写针对时间序列模型做区间预测的matlab代码

这里是一个使用MATLAB构建时间序列模型进行区间预测的例子：

假设我们有一组时间序列数据，我们想要根据过去的数据预测未来的趋势。我们将使用ARIMA模型来构建我们的时间序列模型。我们将使用MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox来执行这个任务。

首先，我们需要加载数据：

data = load('data.mat');

接下来，我们将数据分成训练集和测试集：

train_data = data(1:200);
test_data = data(201:end);

然后，我们使用ARIMA模型来拟合训练数据：

Mdl = arima(2,1,2);
EstMdl = estimate(Mdl, train_data);

现在我们可以使用拟合的模型来预测测试数据：

[YF, YMSE] = forecast(EstMdl, length(test_data),'Y0',train_data);

`YF`是预测的值，`YMSE`是每个预测值的方差。现在我们可以使用这些值来计算置信区间：

alpha = 0.05; % 置信度为 95%
z = norminv(1-alpha/2);
CI = [YF'-z*sqrt(YMSE') YF'+z*sqrt(YMSE')];

现在我们可以将预测值和置信区间可视化：

plot([train_data; test_data]);
hold on;
plot([train_data(end); YF],'r');
plot([train_data(end); CI(:,1)],'g--');
plot([train_data(end); CI(:,2)],'g--');
legend('Data','Forecast','95% Confidence Interval');

这段代码将训练数据、测试数据、预测值和置信区间绘制在同一张图上。