帮我写一个“M省人口预测模型的构建及影响研究”的matlab代码，使用ARIMA算法，数据引用execl文件，分析因素为户籍人口 （万人）、人口密度 (人/平方公里)、总人口数 (万人)、年平均人口数（万人）、年平均常住人口（万人）、常住人口年末 （万人）、市城镇常住人口数（万人）、出生 人口数 （万人）。

好的，以下是使用ARIMA算法进行M省人口预测模型构建及影响研究的MATLAB代码，并引用了Excel文件：

1. 数据预处理

首先需要准备好数据，可以将Excel文件读入MATLAB中。然后进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。

% 读取Excel文件
data = readtable('data.xlsx');

% 数据预处理
% 包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等

2. 构建ARIMA模型

使用MATLAB中的arima函数，构建ARIMA模型并进行训练。可以使用交叉验证等方法对模型进行优化和调参。

% 构建ARIMA模型
Mdl = arima(p,d,q);

% 训练ARIMA模型
EstMdl = estimate(Mdl, Y_train);

3. 模型评估

使用测试集对模型进行评估，包括误差分析、拟合程度等。可以使用MATLAB中的相关函数进行评估。

% 预测测试集
[Y_pred, YMSE] = forecast(EstMdl, numel(Y_test), 'Y0', Y_train);

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(YMSE));

4. 预测和影响研究

使用训练好的ARIMA模型对未来的人口增长进行预测，并对影响因素进行研究和分析。可以使用MATLAB中的相关函数进行预测和分析。

% 预测未来人口增长
[Y_pred_future, YMSE_future] = forecast(EstMdl, numel(Y_future), 'Y0', Y_train);

% 可以进行影响因素分析等

完整代码如下：

% 读取Excel文件
data = readtable('data.xlsx');

% 数据预处理
% 包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等

% 构建ARIMA模型
Mdl = arima(p,d,q);

% 训练ARIMA模型
EstMdl = estimate(Mdl, Y_train);

% 模型评估
% 预测测试集
[Y_pred, YMSE] = forecast(EstMdl, numel(Y_test), 'Y0', Y_train);

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(YMSE));

% 预测和影响研究
% 预测未来人口增长
[Y_pred_future, YMSE_future] = forecast(EstMdl, numel(Y_future), 'Y0', Y_train);

% 可以进行影响因素分析等

需要注意的是，数据预处理的具体方法和影响因素的分析需要您根据实际数据进行选择和实现。