matlab三次平滑模型的预测函数并给出实例，要求注释用中文

三次平滑模型是一种基于加权移动平均的时间序列预测方法，它可以平滑时间序列数据并预测未来的趋势。在MATLAB中，可以使用“smooth”函数来实现三次平滑模型的预测。

下面是一个使用三次平滑模型预测未来气温的实例：

% 假设我们有以下气温数据
temp = [12.1, 14.3, 16.2, 18.4, 20.1, 22.6, 24.8, 26.4, 28.2, 29.6, 30.1, 29.7, 27.8, 25.3];

% 使用三次平滑模型预测未来3个月的气温
alpha = 0.2; % 平滑参数
trend = smooth(temp, 'cubic', alpha); % 进行三次平滑
future_trend = trend(end) + alpha * (1 + alpha + alpha^2) * diff(trend(end-2:end)); % 预测未来趋势
future_temp = [temp(end), future_trend]; % 未来3个月的气温
for i = 2:4
    future_temp(i) = future_trend + alpha * (i-1) * (1 + alpha + alpha^2) * diff(trend(end-2:end)); % 预测未来气温
end

% 绘制结果
figure;
plot(1:length(temp), temp, 'bo-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(length(temp)+(1:4), future_temp, 'ro-', 'LineWidth', 2);
legend('历史气温', '预测气温');
xlabel('月份');
ylabel('气温');
title('三次平滑模型预测气温');

在这个实例中，我们使用“smooth”函数进行三次平滑，并根据平滑后的趋势预测未来的气温。具体来说，我们首先使用“smooth”函数进行三次平滑，然后根据平滑后的趋势预测未来的趋势。最后，根据未来的趋势和平滑参数预测未来的气温。最后，我们将历史气温和预测气温绘制在同一张图上以便比较。