使用matlab用移动平均法用前两年的数据相加预测后一年的数据代码

首先，我们需要明确移动平均法的参数，例如窗口大小(window size)和滑动步长(sliding step)。假设我们使用窗口大小为3,滑动步长为1的移动平均法。 接下来，我们将使用MATLAB编写代码来实现这个预测。 解析： 1. 创建一个向量，包含前两年的数据。 2. 使用`movmean`函数计算移动平均值。 3. 将移动平均值与原始数据相加，得到预测值。 4. 重复步骤2和3,直到预测后一年的数据。 代码如下： ```matlab % 前两年的数据 data = [100, 200]; % 这里替换为你的实际数据 % 计算移动平均值 window_size = 3; sliding_step = 1; moving_average = movmean(data, window_size, 'sliding', sliding_step); % 预测后一年的数据 predicted_data = zeros(length(data), 1); for i = 1:length(data)-window_size+1 % 将移动平均值与原始数据相加 predicted_data(i) = data(i) + moving_average(i); end % 输出预测结果 disp(predicted_data); ``` 请将上述代码中的`data`变量替换为你的实际数据，然后在MATLAB中运行代码即可得到预测后一年的数据。