在Matlab中，有许多的预测模型可以用作数据分析和建模。以下是一些常见的预测模型：
线性回归模型：用于建模线性关系的模型，可以通过最小二乘法进行拟合和预测。
岭回归模型：用于处理具有非线性关系的模型，可以通过最小二乘法进行拟合和预测。
决策树模型：一种基于树形结构的分类模型，可以对数据进行分类和预测。
随机森林模型：一种基于多个决策树的集成学习模型，可以提高模型的泛化能力和预测精度。
支持向量机模型：用于处理非线性关系的模型，可以通过最大边缘化方法进行分类和预测。
神经网络模型：一种基于人工神经网络的模型，可以对数据进行分类、回归和预测。
时间序列模型：用于处理时间序列数据的模型，包括自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)、季节性自回归移动平均(SARIMA)等模型。
聚类模型：用于将数据分组和聚类的模型，包括K均值聚类、层次聚类等模型。
以上是一些常见的预测模型，Matlab还提供了其他的模型和工具，可以根据具体的数据和分析需求选择适合的模型。
根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。 1、定性预测方法 根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。 2、时间序列分析 根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。 3、因果关系预测 系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。
