基于卡尔曼滤波的时间序列预测算法 MATLAB 仿真

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，可以通过分析过去的数据来预测未来的趋势和模式。卡尔曼滤波是一种经典的状态估计方法，被广泛应用于时间序列预测中。本文将介绍基于卡尔曼滤波的时间序列预测算法，并提供 MATLAB 仿真源代码。

卡尔曼滤波算法基于贝叶斯理论，通过对观测数据和状态变量之间的关系进行建模，来估计未来的状态。其核心思想是将过去的观测值和预测值进行融合，以得到更准确的估计结果。卡尔曼滤波算法的基本步骤如下：

1. 初始化：设置初始状态的估计值和协方差矩阵。

2. 预测：使用系统模型和上一时刻的状态估计值，通过状态转移方程进行状态预测。

3. 更新：根据观测模型和当前时刻的观测值，通过卡尔曼增益计算新的状态估计值和协方差矩阵。

4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到所有观测值都被处理。

下面是一个使用 MATLAB 实现基于卡尔曼滤波的时间序列预测的示例代码：

% 参数设置
A = 1;