广东省艾滋病时间序列预测matlab代码

在MATLAB中进行广东省艾滋病时间序列预测通常涉及使用统计建模技术，如ARIMA (自回归整合滑动平均模型) 或者更复杂的机器学习模型，如神经网络、支持向量机等。由于这是一个相对复杂的数据分析任务，下面是一个简化的示例代码框架，用于演示如何用ARIMA模型对数据进行预测：

% 加载所需库
addpath('toolbox/time_series') % 如果需要的话，确保安装了时间序列工具箱

% 导入广东省艾滋病历史数据（假设数据文件名为'data.csv')
data = readtable('data.csv');

% 提取年份和患病人数作为时间序列数据
year = data.Year;
infections = data.Infections;

% 检查数据是否适合ARIMA模型
[p,d,q] = arimaOrder选型(infections); % 选择模型阶数，这里用的是内置函数

% 创建并训练ARIMA模型
model = arima(p,d,q);
fit = estimate(model, infections);

% 预测未来几年的感染情况
future_years = 5; % 预测的年数
forecast = predict(fit, future_years);

% 绘制实际数据和预测结果
plot(year, infections, 'b', year+p(1):p(1)+future_years-1, forecast, 'r');
legend('实际数据', '预测');
xlabel('年份');
ylabel('艾滋病病例数');

% 显示预测值
disp(['预测的未来五年内广东省艾滋病病例数：', num2str(forecast(end))]);

%