你所建立的合理模型中是否有变量具有较强的非线性特征？若有，请采用非线性或者非参数方法进一步改进模型用广义差分模型来解决R语言代码

模型中的变量是否具有强烈的非线性特征取决于数据本身。如果数据中存在非线性特征，则建立的模型可能需要采用非线性或者非参数方法来更好地捕捉数据中的特征。其中一种方法是使用广义加性模型（GAM），它可以将非线性关系建模为使用平滑函数的线性组合。

在R语言中，可以使用mgcv包来拟合广义加性模型。下面是一个简单的示例代码：

library(mgcv)

# 构造一个数据集
set.seed(123)
n <- 100
x <- runif(n, 0, 10)
y <- sin(x) + rnorm(n)

# 拟合广义加性模型
gam_model <- gam(y ~ s(x), method = "REML")

# 查看模型结果
summary(gam_model)
plot(gam_model)

在这个例子中，我们生成了一个包含非线性关系的数据集，并使用`s(x)`来指定`x`的平滑函数。`method = "REML"`用于选择模型的惩罚项，以避免过度拟合。您可以根据您的数据和问题来调整模型的参数和平滑函数，以获得更好的结果。