天气预测模型matlab代码

以下是一个简单的基于时间序列分析的天气预测模型的MATLAB代码示例：

% 导入天气数据
data = load('weather_data.mat');
temp = data.temp;

% 时间序列分析
model = arima(2,1,2); % 定义ARIMA模型
est = estimate(model, temp); % 模型拟合和参数估计
resid = infer(est, temp); % 计算残差

% 预测未来的温度变化
forecast_horizon = 10; % 预测时段为10天
fcast = forecast(est, forecast_horizon, 'Y0', temp); % 预测未来的温度变化

% 可视化结果
figure;
plot(temp, 'b'); hold on;
plot(est, 'r'); hold on;
plot(fcast, 'g'); hold off;
legend('原始数据', '模型拟合结果', '未来预测结果');
xlabel('时间');
ylabel('温度');
title('天气预测模型');

该代码中，首先导入天气数据，然后使用arima函数定义ARIMA模型，并使用estimate函数对模型进行拟合和参数估计。接着，使用infer函数计算残差，并使用forecast函数预测未来的温度变化。最后，使用plot函数将结果可视化展示出来。

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际建立天气预测模型需要考虑多个因素，如数据选择、模型算法、参数调整等，同时也需要结合实际应用场景进行模型评估和优化。