y_hat err = sqrt(mean((repmat(y,1,m)-y_hat).^2)) xlswrite('a.xls',y_hat) y_hat1988 = alpha * y(n)+(1-alpha).*y_hat(n,:)

这段代码看起来像是一个时间序列预测模型中的指数平滑法的实现代码。其中，y表示原始时间序列数据，y_hat表示模型预测的时间序列数据，m表示y_hat中的列数，即预测的时间步长。

第一行代码计算了预测误差err，使用了均方根误差（RMSE）的计算方式，即将真实值y和预测值y_hat的差平方并求均值后开方。

第二行代码将预测值y_hat写入Excel文件a.xls中。

第三行代码是一个指数平滑法的公式，其中alpha是平滑系数，n表示当前时间步。这行代码的作用是将当前时间步的预测值y_hat(n,:)与原始数据y(n)进行加权平均，得到下一个时间步的预测值y_hat(n+1,:)，并将其保存在y_hat1988中。这行代码中的1988可能是一个特定的时间步，具体含义需要结合具体情况分析。