请写出太阳能辐照度预测的matlab代码

以下是一个简单的使用 MATLAB 预测太阳能辐照度的示例代码：

% 加载数据
data = readtable('solar_data.csv');  % 假设数据位于 solar_data.csv 文件中
time = datetime(data.time);
irradiance = data.irradiance;

% 划分训练集和测试集
[trainInd, testInd] = dividerand(length(irradiance), 0.8, 0.2); % 划分比例为 80% 的训练集，20% 的测试集
trainTime = time(trainInd);
trainIrradiance = irradiance(trainInd);
testTime = time(testInd);
testIrradiance = irradiance(testInd);

% 创建时间序列对象
trainData = timetable(trainTime, trainIrradiance);
testData = timetable(testTime, testIrradiance);

% 定义模型
model = arima('ARLags', 1, 'MA', 0, 'D', 1, 'Seasonality', 24, 'MALags', 24);

% 训练模型
estModel = estimate(model, trainData);

% 预测未来值
numPeriods = length(testData);
[forecast, forecastMSE] = forecast(estModel, numPeriods, 'Y0', trainData);

% 计算误差
rmse = sqrt(mean((testData.irradiance - forecast).^2));

% 可视化结果
plot(testData.time, testData.irradiance, 'b');
hold on;
plot(forecast.Time, forecast, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('太阳能辐照度');
legend('测试数据', '预测数据');

该示例代码假设数据位于名为 solar_data.csv 的文件中，文件包含两列数据：时间和太阳能辐照度。代码首先加载数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接下来，代码创建时间序列对象，并定义了一个 ARIMA 模型。然后，使用训练数据来拟合模型。最后，代码使用训练好的模型来预测测试数据，并计算了预测误差（RMSE）。最后，代码可视化了测试数据和预测结果。