A=xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y=A(:,2); x1=A(:,3; x2=A(:,4);x1是时间共80组数据，每组数据之间间隔7天；x2是温度，共80组数据；y为因变量，共80组数据；将其进行时间序列模型建模，代码

首先，我们需要将x1转换成连续的时间变量，可以使用以下代码：

x1 = datenum(x1); % 将日期转换成 MATLAB 内部的连续时间变量
x1 = (x1 - x1(1)) / 7; % 将时间间隔转换为整数，方便后续建模

然后，我们可以使用经典的ARIMA模型进行建模。以下是一个简单的ARIMA(1,1,1)模型的代码示例：

model = arima(1,1,1); % 定义ARIMA模型
fit = estimate(model, y, 'X', [x1, x2]); % 进行模型拟合

我们可以通过以下代码来查看模型的拟合效果：

residuals = infer(fit, y, 'X', [x1, x2]); % 计算模型的残差
plot(residuals); % 绘制残差图

如果残差序列具有随机性并且符合正态分布，说明模型拟合效果较好。如果残差序列存在系统性的模式或者不符合正态分布，说明模型还需要进一步调整。