请提供用ARIMA进行多变量多步预测程序，数据从EXCEL表中读取，7个特征值，其中前6列是输入，最后一列是输出变量，训练集合测试集数据按8:2分配，预测180时间步，输出第180时间步输出，并计算预测RMSE

好的，以下是用ARIMA进行多变量多步预测的Python程序，包括数据读取、训练集测试集划分、ARIMA模型训练、预测以及计算RMSE。

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义ARIMA模型
model = ARIMA(endog=y_train, exog=X_train, order=(1, 0, 1))

# 训练ARIMA模型
model_fit = model.fit()

# 预测180个时间步
y_pred = []
for i in range(180):
    # 获取前6个时间步的特征值
    exog_forecast = X_test[-6:, :]
    # 预测下一个时间步
    y_forecast = model_fit.forecast(steps=1, exog=exog_forecast)[0]
    # 添加到预测结果中
    y_pred.append(y_forecast)
    # 将预测结果添加到特征值中，用于预测下一个时间步
    X_test = np.vstack([X_test, np.append(exog_forecast[-1, :], y_forecast)])

# 输出第180个时间步的预测结果
print('第180个时间步的预测结果：', y_pred[-1])

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test[:180], y_pred))
print('预测180个时间步的RMSE：', rmse)

需要注意的是，ARIMA模型的参数需要根据实际情况调整，这里只是给出了一个示例。另外，如果数据量较大，可以考虑使用其他模型或算法进行预测。