假设 z 和 y_hat 分别是两种预测方法的预测值矩阵 ，实际值为y，基于预测误差平方和最小进行线性组合模型，必须保证加权系数之和为1且为非负数.，求出的加权系数为0和1，该如何用matlab代码解决

可以使用MATLAB中的fmincon函数来求解这个问题。fmincon是一个用于求解约束最小化问题的函数，可以通过设置约束条件来保证加权系数之和为1且为非负数。

具体实现步骤如下：

1. 定义误差平方和的目标函数

function mse = mse_fun(w, z, y_hat, y)
    y_pred = w(1) * z + w(2) * y_hat;
    mse = mean((y_pred - y).^2);
end

2. 定义约束条件

Aeq = [1, 1];
beq = 1;
lb = [0, 0];
ub = [1, 1];

其中，Aeq和beq用于表示加权系数之和为1，lb和ub用于表示加权系数为非负数。

3. 调用fmincon函数求解

w0 = [0.5, 0.5]; % 初始解
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 设置输出迭代信息
w = fmincon(@(w) mse_fun(w, z, y_hat, y), w0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);

其中，mse_fun是定义的目标函数，w0是初始解，[]和[]表示没有不等式约束，Aeq和beq表示等式约束条件，lb和ub表示变量的上下界。

最终求得的加权系数为w(1)和w(2)。如果w(1)和w(2)的值分别为0和1，则说明第一种预测方法的预测值矩阵z应该被选择；如果w(1)和w(2)的值分别为1和0，则说明第二种预测方法的预测值矩阵y_hat应该被选择。