帮我写一个“M省人口预测模型的构建及影响研究”的matlab代码，数据直接输入，分析因素为第1列为户籍人口（万人）、第2列为人口密度(人/平方公里)、第3列为总人口数(万人)、第4列为年平均人口数（万人）、第5列为年平均常住人口（万人）、第6列为常住人口年末（万人），要求对人口进行预测。

好的，以下是一个简单的基于线性回归的人口预测模型构建的matlab代码示例：

% 读取数据
data = [10, 200, 50, 30, 20, 25; 
        12, 220, 55, 32, 22, 27; 
        13, 240, 60, 35, 25, 30; 
        15, 260, 65, 38, 28, 33; 
        16, 280, 70, 41, 31, 36; 
        18, 300, 75, 44, 34, 39; 
        19, 320, 80, 47, 37, 42; 
        20, 340, 85, 50, 40, 45; 
        22, 360, 90, 53, 43, 48; 
        23, 380, 95, 56, 46, 51];

% 分析因素为第1列为户籍人口（万人）、第2列为人口密度(人/平方公里)、第3列为总人口数(万人)、第4列为年平均人口数（万人）、第5列为年平均常住人口（万人）、第6列为常住人口年末（万人）

% 数据预处理
X = data(:,2:6); % 自变量矩阵
y = data(:,1); % 因变量向量

% 模型训练
b = regress(y, [ones(size(X,1),1), X]); % 线性回归拟合

% 预测人口数量
X_new = [220, 60, 70, 30, 35]; % 新的自变量数据
y_pred = [1, X_new] * b; % 预测人口数量

disp(['预测人口数量为：', num2str(y_pred)]);

以上代码中，我们首先直接输入了数据，并对数据进行了简单的预处理。然后使用regress函数进行线性回归模型拟合，并使用新的自变量数据进行人口数量的预测。最后输出预测结果。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要更加细致地处理数据和构建模型。