找个会matlab的，写一下代码的过程

数学模型来预测国民生产总值，matlab

找个会matlab的

有代码了，找个帮我写代码的解析

%y=input('请输入数据');
y=[1.05,1.17,1.32,1.43,1.54,1.61,1.81,1.78];
n=length(y);
yy=ones(n,1);
yy(1)=y(1);
for i=2:n
    yy(i)=yy(i-1)+y(i)
end
B=ones(n-1,2);
for i=1:(n-1)
    B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;
    B(i,2)=1;
end
BT=B';
for j=1:(n-1)
    YN(j)=y(j+1);
end
YN=YN';
A=inv(BT*B)*BT*YN;
a=A(1);
u=A(2);
t=u/a;
%t_test=input('输入需要预测的个数');
t_test=1;
i=1:t_test+n;
yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;
yys(1)=y(1);
for j=n+t_test:-1:2
    ys(j)=yys(j)-yys(j-1);
end
x=1:n;
xs=2:n+t_test;
yn=ys(2:n+t_test);
plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');
det=0;
for i=2:n
    det=det+abs(yn(i)-y(i));
end
det=det/(n-1);
disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']);
    disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);

望采纳，每行都加了注释

% 该代码为用一次幂模型预测一个时间序列
% y=input('请输入数据');
y=[1.05,1.17,1.32,1.43,1.54,1.61,1.81,1.78]; % 输入时间序列数据
n=length(y); % 计算时间序列长度
yy=ones(n,1); % 初始化yy向量
yy(1)=y(1); % 设置yy第一个元素为y的第一个元素

for i=2:n % 从第二个元素开始遍历
  yy(i)=yy(i-1)+y(i) % 计算yy的第i个元素
end

B=ones(n-1,2); % 初始化B矩阵
for i=1:(n-1) % 遍历B矩阵
  B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; % 计算B矩阵第i行第1列的值
  B(i,2)=1; % 设置B矩阵第i行第2列的值为1
end

BT=B'; % 计算B矩阵的转置
for j=1:(n-1) % 遍历B矩阵
  YN(j)=y(j+1); % 计算YN向量的第j个元素
end

YN=YN'; % 计算YN向量的转置
A=inv(BT*B)BTYN; % 计算A矩阵
a=A(1); % 计算a
u=A(2); % 计算u
t=u/a; % 计算t
%t_test=input('输入需要预测的个数');
t_test=1; % 设置需要预测的个数
i=1:t_test+n; % 计算i
yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.i)+t; % 计算yys
yys(1)=y(1); % 设置yys第一个元素为y的第一个元素

for j=n+t_test:-1:2 % 从倒数第二个元素开始遍历
  ys(j)=yys(j)-yys(j-1); % 计算ys的第j个元素
end

x=1:n; % 计算x
xs=2:n+t_test; % 计算xs
yn=ys(2:n+t_test); % 计算yn
plot(x,y,'^r',xs,yn,'-b'); % 绘制时间序列的折线图
det=0; % 初始化det

for i=2:n % 遍历yn
  det=det+abs(yn(i)-y(i)); % 计算det
end

det=det/(n-1); % 计算百分绝对误差
disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']); % 输出百分绝对误差
disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]); % 输出预测值

可以选择线性回归模型。线性回归模型假设目标变量与每个特征都是线性相关的，即目标变量与每个特征之间都有一个系数，且这些系数是相同的。在上述问题中，我们可以将年份作为特征，GDP 作为目标变量，然后使用线性回归模型来预测 GDP。

接下来，我们可以使用以下步骤来求解这个问题：

将数据加载到 MATLAB 中，并创建一个线性回归模型。
训练线性回归模型，并使用模型对数据进行预测。
分析模型的预测结果，并计算模型的评估指标。
下面是这个问题的 MATLAB 代码：

years=[2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022];
gdp = [1.05 1.17 1.32 1.43 1.54 1.61 1.81 1.78];

% 创建线性回归模型
model = fitlm(years, gdp);

% 训练模型并进行预测
predictions = predict(model, years);

% 显示预测结果
disp(predictions);

% 计算评估指标
[r2, rmse] = rsquare(gdp, predictions);
fprintf('R^2: %.2f\n', r2);
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);

matlab模拟gpd,如何用ARMA模型预测中国GDP，都有注释
如有帮助，望采纳
https://blog.csdn.net/weixin_42300144/article/details/115825692