以下是一个简单的使用 MATLAB 进行时间序列预测的示例代码，这里使用了线性回归的方法： ```matlab % 生成示例时间序列数据 t = 1:100; y = 5*t + 10 + randn(1,100); % 构建自变量和因变量矩阵 X = [ones(size(t)) t]; Y = y'; % 进行线性回归 beta = X\Y; % 预测未来的值 t_pred = 101:110; X_pred = [ones(size(t_pred)) t_pred]; y_pred = X_pred*beta; % 绘制结果 plot(t,y,'b',t_pred,y_pred,'r'); legend('原始数据','预测数据'); ``` 上述代码首先生成了一个带有噪声的线性时间序列数据，然后通过线性回归拟合出模型参数，并对未来的值进行预测。这只是一个非常简单的示例，实际的时间序列预测问题可能需要更复杂的模型和方法。 [2024-08-10 19:42:15 | AI写代码神器 | 230点数解答]