上述的代码：AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'read_mat'这个报错怎么解决

抱歉，我之前给出的代码有错误。读取.mat文件时，需要使用scipy库中的`loadmat`函数，而不是pandas库中的`read_mat`函数。以下是修正后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from scipy.io import loadmat

# 载入数据
data = loadmat('your_data.mat')  # 假设你的RMS特征数据保存在名为'your_data.mat'的文件中

# 数据预处理
X = data['X']  # 特征
y = data['y']  # 目标变量

# 数据归一化
X = (X - X.mean()) / X.std()

# 划分训练集和测试集
split_idx = int(len(X) * 0.8)  # 80%作为训练集，20%作为测试集
X_train, X_test = X[:split_idx], X[split_idx:]
y_train, y_test = y[:split_idx], y[split_idx:]

# 调整数据形状以适应卷积层输入要求
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=2)
X_test = np.expand_dims(X_test, axis=2)

# 构建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 绘制预测图像
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('样本')
plt.ylabel('寿命')
plt.legend()
plt.show()

你需要替换`your_data.mat`为你实际的.mat文件名，同时根据你的数据结构和需求进行适当的修改。