1.需要準備siso預測所需的歷史數據，包括輸入輸出序列。您可以將數據保存為matlab數據文件，或者將其導入matlab工作空間。
2.將數據分為訓練集和測試集。通常壹部分數據用於模型訓練和參數優化，另壹部分用於驗證模型的泛化能力。可以使用matlab中的“timeseries”函數創建時間序列對象，並使用“拆分”的方法將其劃分為訓練集和測試集。
3.根據SISO預測的具體問題，選擇合適的模型類型。Matlab提供了多種模型類型，如線性回歸模型、arima模型、神經網絡模型等。
4.使用訓練集中的數據，選擇的模型類型用於參數估計和訓練。在matlab中，我們可以使用“arima”函數、神經網絡工具箱等函數和工具對模型進行訓練。
5.使用訓練好的模型來預測測試集中的數據。在matlab中，可以使用“forecast”函數或“predict”函數進行預測。
6.最後，需要對模型的預測效果進行評估。可以用均方根誤差、平均絕對誤差等多種評價指標來衡量模型的預測精度和泛化能力。