多步预测模型matlab代码

对于多步预测模型，一般需要使用循环来实现连续预测。下面是一个简单的 Matlab 代码示例，用于实现基于 ARIMA 模型的多步预测：

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 拆分数据集
train_data = data(1:end-12);
test_data = data(end-11:end);

% 训练 ARIMA 模型
model = arima(2,1,1);
est_model = estimate(model, train_data);

% 预测未来 12 个时间步
predictions = zeros(12, 1);
predictions(1) = forecast(est_model, test_data(1), 'Y0', train_data);
for i = 2:12
    predictions(i) = forecast(est_model, predictions(i-1), 'Y0', train_data);
end

% 绘制预测结果
plot(data, 'b');
hold on;
plot(length(train_data)+1:length(train_data)+12, predictions, 'r');
legend('原始数据', '预测结果');

这段代码中，我们首先加载数据，然后将数据集拆分为训练集和测试集。接着，我们使用 `arima` 函数训练一个 ARIMA 模型，并使用 `estimate` 函数对模型进行参数估计。然后，我们使用 `forecast` 函数对未来 12 个时间步进行预测，并使用循环实现连续预测。最后，我们使用 `plot` 函数将原始数据和预测结果绘制在同一张图中。