提供 ARIMA进行多变量单步温度预测程序示例，数据集来自EXCEL表，6个输入特征，1个输出特征（温度），要求数据集按数据量8:2划分为训练集和测试集，利用训练模型预测温度，并与测试集温度值对比，计算误差

好的，以下是一个基于ARIMA模型进行多变量单步温度预测的程序示例，使用Python编写，需要安装pandas、numpy、matplotlib、statsmodels等库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取Excel数据集
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
# 将数据集按8:2划分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False)

# 定义ARIMA模型
def arima_model(train_data, p, d, q):
    model = ARIMA(train_data, order=(p, d, q))
    model_fit = model.fit(disp=0)
    return model_fit

# 训练模型
p, d, q = 2, 0, 1 # ARIMA模型的参数
train_temp = train_data['温度']
train_features = train_data.drop('温度', axis=1)
model_fit = arima_model(train_temp, p, d, q)

# 预测测试集温度值
test_temp = test_data['温度']
test_features = test_data.drop('温度', axis=1)
history = [x for x in train_temp]
predictions = []
for i in range(len(test_temp)):
    # 根据历史温度值和测试集特征值进行预测
    model = ARIMA(history, order=(p, d, q))
    model_fit = model.fit(disp=0)
    yhat = model_fit.forecast(steps=1, exog=[test_features.iloc[i]])[0]
    predictions.append(yhat)
    history.append(test_temp.iloc[i])

# 计算误差
mse = mean_squared_error(test_temp, predictions)
print('Mean Squared Error:', mse)

# 绘制预测结果
plt.plot(test_temp.values, label='Actual')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

其中，data.xlsx是包含6个输入特征和1个输出特征（温度）的Excel数据集。程序首先将数据集按8:2划分为训练集和测试集，然后使用训练集训练ARIMA模型，并使用测试集特征值进行温度预测。最后，计算预测结果与测试集温度值的均方误差（MSE），并绘制预测结果图。