基于年度时间序列数据的干预分析模型代码实现，并预测出未来5年的序列数据

基于年度时间序列数据的干预分析模型可以使用ARIMA模型进行建模和预测。以下是一个基于Python的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['year'], index_col='year')

# 可视化时间序列数据
data.plot()
plt.show()

# 构建ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 1, 1))

# 执行模型拟合
fit = model.fit()

# 预测未来5年的数据
forecast = fit.forecast(steps=5)

# 将预测结果转化为pandas DataFrame格式，并设置列名和索引
forecast_data = pd.DataFrame(forecast[0], columns=['y'], index=pd.date_range(data.index[-1], periods=5, freq='Y'))

# 将原始数据和预测数据合并
merged_data = pd.concat([data, forecast_data])

# 可视化原始数据和预测数据
merged_data.plot()
plt.show()

上面的代码实现了一个简单的ARIMA模型，并预测了未来5年的数据。最后将原始数据和预测数据进行合并，并进行可视化展示。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的时间序列模型，并按照相应的步骤进行干预分析模型的实现和数据预测。