matlab对xlsx数据进行ARIMA时间序列预测模型代码

以下是使用MATLAB对xlsx数据进行ARIMA时间序列预测模型的代码示例：

% 读取xlsx文件数据
data = readtable('data.xlsx');
ts = timeseries(data.value, data.date);

% 拆分训练集和测试集
train_data = getsampleusingtime(ts, 'Before', '2021-01-01');
test_data = getsampleusingtime(ts, 'After', '2021-01-01');

% 定义ARIMA模型的参数(p,d,q)
p = 1;
d = 1;
q = 1;

% 训练ARIMA模型
model = arima(p, d, q);
results = estimate(model, train_data);

% 预测未来数据
forecast = forecast(results, length(test_data));

% 输出预测结果和实际结果的对比
disp('预测结果：');
disp(forecast);
disp('实际结果：');
disp(test_data);

% 计算预测误差
mse = mean((forecast - test_data.Data) .^ 2);
disp('均方误差：');
disp(mse);

需要注意的是，这里使用的是MATLAB中的`arima`函数和`estimate`函数来训练ARIMA模型，使用`forecast`函数来进行未来数值预测。此外，需要将`data.xlsx`替换为实际的数据文件名，并且在数据文件中，第一列需要是时间序列数据，第二列需要是需要预测的数值数据。