刚才的程序报错了，报错结果如下Untitled2 未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'normalize'。 出错 Untitled2 (line 9) X = normalize(X);

这个错误提示意味着您的代码中使用了一个名为'normalize'的函数，但是该函数并没有定义。在这种情况下，您需要检查您的代码并确保'normalize'函数被正确地定义。可能是您需要在代码中添加函数定义或者是确保该函数的定义在代码中的正确位置，以便您的程序能够正确地调用该函数。如果您使用的是MATLAB，您可以尝试使用MATLAB内置的`normalize`函数进行数据标准化。如果您使用的是其他编程语言，您需要查找相应的数据标准化函数，并确保该函数被正确地调用。

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刚才的程序报错了，报错结果如下Untitled2 未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'normalize'。 出错 Untitled2 (line 9) X = normalize(X);

这个错误提示意味着您的代码中使用了一个名为'normalize'的函数，但是该函数并没有定义。在这种情况下，您需要检查您的代码并确保'normalize'函数被正确地定义。可能是您需要在代码中添加函数定义或者是确保该函数的定义在代码中的正确位置，以便您的程序能够正确地调用该函数。如果您不确定如何解决这个问题，可以提供更多的代码细节，我可以帮助您更好地理解和解决这个问题。

% PM2.5预测模型程序% 数据读取data = xlsread('data.xlsx');X = data(:, 1:6); % 前六列为气象数据特征y = data(:, 7); % 最后一列为PM2.5值% 数据预处理X = normalize(X); % 数据标准化处理y = log(y); % 对PM2.5值进行对数变换% 特征工程X = [X, X.^2]; % 加入二次项特征% 模型选择与训练model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1, 'Epsilon', 0.1); % 使用SVR算法进行模型训练% 模型评估y_pred = exp(predict(model, X)); % 对预测值进行指数变换rmse = sqrt(mean((y_pred - y).^2)); % 计算均方根误差% 模型应用new_data = [23, 20, 1013, 63, 2, 0.2]; % 输入新的气象数据new_data = normalize(new_data); % 数据标准化处理new_data = [new_data, new_data.^2]; % 加入二次项特征new_pm25 = exp(predict(model, new_data)); % 预测新的PM2.5值刚才的程序报错了，报错结果如下Untitled2 未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'normalize'。 出错 Untitled2 (line 9) X = normalize(X);

这个错误提示意味着您的代码中使用了一个名为'normalize'的函数，但是该函数并没有定义。在这种情况下，您需要检查您的代码并确保'normalize'函数被正确地定义。可能是您需要在代码中添加函数定义或者是确保该函数的定义在代码中的正确位置，以便您的程序能够正确地调用该函数。如果您使用的是MATLAB，您可以尝试使用MATLAB内置的`normalize`函数进行数据标准化。如果您使用的是其他编程语言，您需要查找相应的数据标准化函数，并确保该函数被正确地调用。