matlab预测猪肉价格代码

以下是MATLAB中使用ARIMA模型预测猪肉价格的代码示例：

% 导入猪肉价格历史数据
data = readtable('pig_price.csv');
price = data.Price;

% 对数据进行预处理和清洗
price(isnan(price)) = [];
price = rmoutliers(price);

% 使用时间序列对象表示数据
ts = timeseries(price);

% 可视化和统计分析
plot(ts);
title('猪肉价格时间序列');
xlabel('时间');
ylabel('价格');
grid on;

figure;
autocorr(ts.Data);
title('猪肉价格自相关函数');

% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(2,1,1);
EstMdl = estimate(Mdl, ts);

% 预测未来30天的价格
fcast = forecast(EstMdl, 30);

% 可视化预测结果
figure;
plot(ts, 'Color', 'blue');
hold on;
plot(fcast, 'Color', 'red');
title('猪肉价格预测');
xlabel('时间');
ylabel('价格');
legend('历史价格', '预测价格');
grid on;

需要注意的是，上述代码中使用了ARIMA(2,1,1)模型进行拟合和预测，但实际上最优的模型可能会因为数据的不同而有所差异。因此，建议在实际应用中进行适当的模型选择和参数调整。