时间序列预测模型在MATLAB中可通过内置工具箱（如Econometrics Toolbox）高效实现，核心方法包括ARIMA、LSTM和Prophet，适用于金融、气象等领域的数据趋势分析与未来值预测。

1. ARIMA模型
   MATLAB的arima函数支持自动拟合差分、自回归和移动平均参数，适合平稳或可差分处理的非平稳序列。通过estimate和forecast函数可快速完成建模与预测，尤其擅长短期线性趋势预测。

2. LSTM神经网络
   利用Deep Learning Toolbox构建长短期记忆网络，处理非线性、高噪声序列（如股票价格）。关键步骤包括数据归一化、序列窗口划分及trainNetwork训练，适合长期依赖关系挖掘。

3. Prophet模型
   第三方接口（如MATLAB调用Python）可集成Facebook开发的Prophet，自动处理季节性和节假日效应，适用于具有明显周期规律的业务数据（如电商销量）。

4. 集成与优化方法
   结合bayesopt进行超参数调优，或通过ensemble方法融合多个模型（如ARIMA+LSTM），提升预测鲁棒性。MATLAB的并行计算加速大规模数据训练。

MATLAB提供从传统统计到深度学习的全流程预测工具，用户需根据数据特性选择模型，并关注数据预处理与结果可视化（如plot函数）以提升分析效率。