基于MATLAB的时间序列预测与随机森林算法

时间序列预测是一种重要的数据分析任务，它涉及到对未来趋势和模式的预测。随机森林是一种强大的机器学习算法，它在时间序列预测中也能发挥出色的效果。本文将介绍如何使用MATLAB编写基于随机森林算法的时间序列预测模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备我们的数据集。时间序列数据通常是按照时间顺序排列的一系列观测值。在这个例子中，我们将使用一个简单的时间序列数据集，其中包含了一段时间内的某个连续变量的观测值。你可以根据自己的需求选择合适的时间序列数据集。

接下来，我们将使用MATLAB中的统计和机器学习工具箱来构建我们的时间序列预测模型。首先，我们需要导入我们的数据集并进行预处理。在这个例子中，我们将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练随机森林模型，测试集用于评估模型的性能。

% 导入数据集
data = load('timeseries_data.mat');
X = data.X