用matlab读取excel表格，建立ARIMA时间序列模型，预测宠物行业中猫和狗未来三年的发展趋势代码

在MATLAB中，你可以使用`readtable`函数来读取Excel表格，然后利用其中的数据构建ARIMA（自回归整合滑动平均模型）时间序列。以下是大致步骤：

1. **读取Excel数据**:

% 加载Excel文件
data = readtable('pet_sales.xlsx'); % 请将'pet_sales.xlsx'替换为你的实际文件名

2. **检查并准备数据**:
确认数据中包含时间序列数据（如年份、季度等），以及猫和狗的销售数据。通常需要对数据进行清洗和预处理，例如移除缺失值、转换为时间序列格式等。

3. **识别ARIMA模型**:

% 提取时间序列数据（假设salesCat和salesDog列分别代表猫和狗的销售额）
salesCat = data.salesCat;
salesDog = data.salesDog;

% 确定p、d和q的值（ARIMA模型阶数，差分次数和移动平均项数）
[p,d,q] = arimaorder(salesCat,'auto');

4. **拟合ARIMA模型**:

modelCat = arima(p,d,q);
modelCat = estimate(modelCat,salesCat); % 训练模型

modelDog = arima(p,d,q);
modelDog = estimate(modelDog,salesDog);

5. **预测未来趋势**:

futureYears = 3; % 预测未来三年
[forecastCat, forecastIntervalsCat] = forecast(modelCat, futureYears);
[forecastDog, forecastIntervalsDog] = forecast(modelDog, futureYears);

6. **可视化结果**:

% 可能需要绘图库，如plot或gca
plot(data.Time, [salesCat salesDog], 'b', 'DisplayName', 'Actual Data');
hold on;
plot(futureYears + data.Time(end), forecastCat, 'r', 'DisplayName', 'Predicted Cat Sales');
plot(futureYears + data.Time(end), forecastDog, 'g', 'DisplayName', 'Predicted Dog Sales');
fill_between(forecastIntervalsCat(:,1), forecastIntervalsCat(:,2), 'FaceColor', 'red', 'Alpha', 0.2);
fill_between(forecastIntervalsDog(:,1), forecastIntervalsDog(:,2), 'FaceColor', 'green', 'Alpha', 0.2);
legend('show');
xlabel('Time (years)');
ylabel('Sales');
title('Pet Industry Sales Forecast for Cats and Dogs');