MATLAB代码实现：基于拟合曲线的三次样条曲线外推及预测值

该技术是基于现有的数据值拟合曲线，能够对曲线进行合理的延伸，并预测未来可能的数值变化。 关键词涉及广泛的编程语言和数据处理工具，包括SAS、SQL、Oracle、Teradata、MySQL、Python、R、Java、JavaScript、WPS、Matlab、SPSS、Scala、Perl、C#、Excel、MS Access等。这些工具广泛应用于大数据分析、统计学、人工智能、自然语言处理(NLP)、机器学习等领域。 资源中提及的互联网平台和技术社区包括StackOverflow、GitHub、SAS社区等，这些平台提供了程序员和数据科学家交流和分享知识的场所。同时，资源提到了DOSUBL和DOW循环等SAS语言中的特定技术，以及JSON图形映射和igraph包，后者在R语言中用于图形和网络分析。 该资源的URL链接为：***，以及GitHub链接***，这表明资源可能是一个开源项目，允许开发者下载、研究和改进代码。 文件名“utl_cubic_spline_extrapolate_and_forecast_values_based_on_a_fitted_curve_of_existing_values-master”暗示了该文件是该开源项目的主分支，可能包含了核心的功能代码和使用说明，供用户进行三次样条曲线的数据拟合、外推和预测工作。 用户应熟悉Matlab环境以及相关的数学和统计学知识，以便有效利用此资源进行数据分析和预测。此外，资源的描述中也强调了三次样条插值技术在预测和外推数据时的有效性和实用性，这在数据科学中是一个重要技术，用于通过现有数据点构建平滑曲线，并据此进行预测。"