legend('原数据','马尔可夫预测值','LSTM预测值','高斯过程回归预测值'); legend box off axis tight hold off

这段代码是用于在 Matlab 绘图时添加图例、调整图像坐标轴、取消图像保持状态，具体解释如下：

- `legend('原数据','马尔可夫预测值','LSTM预测值','高斯过程回归预测值')`：添加图例，其中每个字符串表示一个数据系列的名称，对应于 `plot` 函数中的参数。
- `legend box off`：关闭图例边框，使得图例更加美观。
- `axis tight`：调整坐标轴范围，使得数据系列所占用的范围尽可能小。
- `hold off`：取消图像保持状态，使得下一个绘图命令将覆盖当前图像而不是添加到它上面。

相关问题

高斯过程回归预测时间序列

高斯过程回归是一种用于预测时间序列的方法。在高斯过程回归中，假设观测序列是由一个随机过程生成的，而该随机过程是服从高斯分布的。通过观测序列中的数据点，可以利用贝叶斯定理来推断出随机过程的属性，从而进行时间序列的预测。

与高斯过程回归相似的方法还有自回归模型（AR）和隐马尔可夫链（HMM）。自回归模型是通过利用当前时刻之前若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型，反映了序列数据当前值与前期数值之间的相关关系。而隐马尔可夫链则是生成状态序列和观测序列的随机过程。

在高斯过程回归中，通过利用已有的观测数据来估计未来时间点的数值，并且给出了不确定性的度量。这种不确定性是通过高斯分布来表示的，使得我们可以了解到预测结果的可信程度。因此，高斯过程回归可以作为一种强大的工具用于时间序列的预测。

马尔可夫预测短期数据预测

马尔可夫预测是一种基于马尔可夫链的数据预测方法，可以用于短期数据预测。该方法基于过去的观测结果，假设当前的观测结果只与有限的前几个观测结果相关。

在马尔可夫预测中，我们需要确定马尔可夫链的阶数。阶数代表当前观测结果与过去几个观测结果相关。例如，一阶马尔可夫链表示当前观测结果只与前一个观测结果相关，二阶马尔可夫链表示当前观测结果与前两个观测结果相关，依此类推。

为了进行短期数据预测，我们首先需要建立马尔可夫模型。这涉及到估计转移概率矩阵，即给定过去观测结果的条件下，当前观测结果的概率分布。一旦转移概率矩阵估计完成，我们可以使用当前观测结果和转移概率矩阵进行预测。

具体预测方法可以根据问题的特定需求而定。一种常见的方法是利用转移概率矩阵进行多步预测，即通过多次迭代计算当前观测结果的预测值。另外，也可以使用模型评估指标（如均方根误差）来评估预测结果的准确性。

需要注意的是，马尔可夫预测方法假设当前观测结果只与有限的过去观测结果相关。在实际应用中，这个假设可能并不总是成立。因此，在使用马尔可夫预测进行短期数据预测时，需要仔细考虑数据的特点和问题的需求，以确保预测结果的准确性和可靠性。