以非线性模型为例，对温度、湿度、光照强度进行分析，给出模型代码，参数可以随机生成

好的，下面是一个简单的以非线性模型为例的MATLAB代码，可以用于对温度、湿度、光照强度进行分析：

% 生成随机数据
t = linspace(0, 10, 100);  % 时间轴
temp = 20 + 5*randn(size(t));  % 温度，平均值20，标准差5
humidity = 50 + 10*randn(size(t));  % 湿度，平均值50，标准差10
light = 100 + 20*randn(size(t));  % 光照强度，平均值100，标准差20

% 构建非线性模型
fun = @(x,xdata)x(1)*xdata(:,1).^2 + x(2)*xdata(:,2) + x(3)*log(xdata(:,3)); % 定义函数
x0 = [1, 1, 1];  % 初始参数
X = [temp', humidity', light'];  % 自变量
Y = fun([3, 2, 1], X) + 0.5*randn(size(t));  % 目标变量，加入噪声干扰

% 拟合模型
x = lsqcurvefit(fun, x0, X, Y);

% 绘制拟合曲线
temp_range = linspace(min(temp), max(temp), 100);
humidity_range = linspace(min(humidity), max(humidity), 100);
light_range = linspace(min(light), max(light), 100);
[X1, X2, X3] = meshgrid(temp_range, humidity_range, light_range);
Yfit = fun(x, [X1(:), X2(:), X3(:)]);
Yfit = reshape(Yfit, length(temp_range), length(humidity_range), length(light_range));
figure;
p = slice(X1, X2, X3, Yfit, [], [], light_range);
set(p, 'EdgeColor', 'none', 'FaceColor', 'interp');
xlabel('Temperature');
ylabel('Humidity');
zlabel('Light');

上述代码中，我们首先生成了一些随机数据，包括时间轴t、温度temp、湿度humidity和光照强度light。然后，我们构建了一个非线性模型，其中函数fun包含了温度、湿度和光照强度三个自变量，目标变量Y为fun加上了一些噪声干扰。我们使用lsqcurvefit函数对模型进行拟合，得到最优参数x。最后，我们使用slice函数绘制了拟合曲面。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的例子，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。