提供python程序，使用ARIMA进行多变量多步预测，6个输入变量，180步预测，计算预测RMSE

好的，以下是一个简单的Python程序，可以使用VARMA模型（VAR模型的扩展版）进行多变量多步预测，包括6个输入变量和180个时间步的预测，以及预测RMSE的计算：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.varmax import VARMAX
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集拆分成训练集和测试集
train = data.iloc[:-180, :]
test = data.iloc[-180:, :]

# 使用VARMA模型拟合训练集数据
model = VARMAX(train, order=(1, 1))
result = model.fit()

# 预测测试集中的180个时间步
predictions = result.forecast(steps=180)

# 提取预测值
pred_vals = predictions.values

# 提取真实值
true_vals = test.values

# 计算预测RMSE
rmse = mean_squared_error(true_vals, pred_vals, squared=False)
print('预测RMSE：', rmse)

需要注意的是，程序中的data.csv文件应包含6个输入变量和1个目标变量。您需要根据自己的数据集进行调整。此外，程序中的VARMA模型的阶数是(1, 1)，您可能需要进行参数调整以达到最佳预测精度。