帮我用matlab写一个多步预测模型代码

好的，以下是一个简单的多步预测模型的Matlab代码示例：

% 假设我们有一个时间序列数据y，长度为n
% 我们要预测接下来m个时间步的值

% 假设我们使用AR模型，阶数为p
p = 3;

% 将数据分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * n);
train_y = y(1:train_size);
test_y = y(train_size+1:end);

% 将训练集转换为矩阵形式，每行为一个样本，列数为p+1
X_train = zeros(train_size-p, p+1);
for i = 1:train_size-p
    X_train(i,:) = [train_y(i:i+p-1)', train_y(i+p)];
end

% 训练模型，这里使用线性回归
beta = regress(X_train(:,end), X_train(:,1:end-1));

% 预测未来m个时间步的值
predictions = zeros(m,1);
for i = 1:m
    % 使用训练好的模型预测下一个时间步的值
    x = [predictions(i:i+p-1)', predictions(i)];
    predictions(i) = x * beta;
end

% 绘制预测结果和实际值
figure;
plot(test_y, 'b');
hold on;
plot(predictions, 'r');
legend('Actual', 'Prediction');

这个示例代码使用了简单的AR模型和线性回归算法来进行多步预测。你可以根据具体的问题和数据进行调整和优化。