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，数据引用Execl文件，分析因素为第1列为户籍人口 （万人）、第2列为人口密度 (人/平方公里)、第3列为总人口数 (万人)、第4列为年平均人口数（万人）、第5列为年平均常住人口（万人）、第6列为常住人口年末 （万人）

好的，以下是根据您的要求编写的matlab代码：

% 导入Excel数据
filename = 'population.xlsx';
[num,txt,raw] = xlsread(filename);

% 取出需要分析的因素
data = num(:, 1:6);

% 取出需要预测的人口数据
population = num(:, 3);

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:10,:);
train_population = population(1:10,:);
test_data = data(11:end,:);
test_population = population(11:end,:);

% 构建线性回归模型
model = fitlm(train_data, train_population);

% 输出模型统计结果
disp(model);

% 预测测试集的人口数据
test_predict = predict(model, test_data);

% 计算各因素的影响程度
impact = model.Coefficients.Estimate(2:end);

% 绘制各因素的影响程度条形图
figure;
bar(impact);
xticklabels({'Registered population', 'Population density', 'Total population', 'Average annual population', 'Average annual resident population', 'Resident population at year-end'});
xlabel('Factors');
ylabel('Impact');
title('Impact of factors on population');

% 绘制预测结果与真实值的对比图
figure;
plot(1:length(test_population), test_population, 'b');
hold on;
plot(1:length(test_population), test_predict, 'r');
legend('True population', 'Predicted population');
xlabel('Year');
ylabel('Population');

这段代码将Excel文件中的前6列数据作为因素，第3列数据作为预测的人口数据，划分训练集和测试集，使用线性回归模型进行分析，并计算各因素的影响程度。最后绘制了各因素的影响程度条形图和预测结果与真实值的对比图。您可以根据需要进行修改和完善。