首先，我们需要明确移动平均法的参数，例如窗口大小(window size)和滑动步长(sliding step)。假设我们使用窗口大小为3,滑动步长为1的移动平均法。

解析：

1. 创建一个向量，包含前两年的数据。
2. 使用movmean函数计算移动平均值。
3. 预测后一年的数据。

代码如下：

% 前两年的数据
data = [100, 200]; % 这里可以替换成实际数据

% 使用移动平均法计算移动平均值
window_size = 3;
sliding_step = 1;
moving_average = movmean(data, window_size, 'sliding', sliding_step);

% 预测后一年的数据
next_year_data = data(end); % 假设后一年的数据与当前数据相同
predicted_data = moving_average + next_year_data; % 预测后一年的数据为当前移动平均值加上后一年的数据