clc,clear format long x=xlsread('data.xlsx');%把原始数据保存在纯文本文件data.txt中 X=x(:,[1:3]);%X为输入变量，3为输入变量的个数这里可以自己设置 X=X'; Y=x(:,[4:5]);%Y为输出变量，5（3+2），2为输出变量的个数这里可以自己设置 Y=Y'; n=size(X',1);m=size(X,1);s=size(Y,1); A=[-X' Y']; b=zeros(n,1); LB=zeros(m+s,1);UB=[]; for i=1:n; f=[zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)',zeros(1,s)];beq=1; w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); end theta=diag(E)'; fprintf('用DEA方法对此的相对评价结果为：\n'); disp(theta); omega=w(1:m,:) mu=w(m+1:m+s,:)以上是CCR模型的matlab代码，请改写成BBC模型的matlab代码

BBC模型的MATLAB代码如下，其中包括了季节性分析、趋势分析和随机性分析的实现。

clc;
clear;
format long;

% 导入数据
x = xlsread('data.xlsx');
X = x(:,1:3);
Y = x(:,4:5);

% 数据转置
X = X';
Y = Y';

% 初始化参数
n = size(X,2);
m = size(X,1);
s = size(Y,1);
A = [-X' Y'];
b = zeros(n,1);
LB = zeros(m+s,1);
UB = [];

% 进行BBC模型分析
for i = 1:n
    % 季节性分析
    [Xs,d] = detrend(X(:,i));
    [Xs,mS] = deseasonal(Xs,d);
    
    % 趋势分析
    [Xt,~] = detrend(Xs,mS);
    
    % 随机性分析
    [E,~] = resid(Y(:,i),Xt);
    
    % CCR模型
    f = [zeros(1,m) -Y(:,i)'];
    Aeq = [Xt',zeros(1,s)];
    beq = 1;
    w(:,i) = linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);
    
    % 计算效率值
    E(i,i) = Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i);
    theta(i) = E(i,i);
end

% 输出结果
fprintf('用BBC方法对此的相对评价结果为：\n');
disp(theta);

需要注意的是，BBC模型的具体实现需要结合具体的数据和统计分析方法进行，上述代码仅供参考。