MATLAB时间序列预测

对于时间序列预测，MATLAB提供了多种方法和工具。其中一种常用的方法是基于ARIMA模型。以下是一个简单的示例：

% 创建示例时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

% 拟合ARIMA模型
model = arima(1, 0, 0); % AR(1)模型
fit = estimate(model, data);

% 预测未来的观测值
future = forecast(fit, 5); % 预测未来5个观测值

% 绘制原始数据和预测结果
plot(data, 'b');
hold on;
plot([data(end), future], 'r');
legend('原始数据', '预测结果');

这是一个简单的ARIMA模型示例，你可以根据实际情况调整模型的参数和其他选项。MATLAB还提供了许多其他的时间序列预测方法和工具，如基于神经网络的方法、支持向量回归等。你可以根据你的需求选择合适的方法进行时间序列预测。