function [x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y) % 计算预测误差平方和最小的线性组合模型 % 定义约束条件 Aeq = [1, 1]; beq = 1; lb = [0, 0]; % 加权系数非负 ub = [1, 1]; % 加权系数之和为1 % 定义目标函数 fun = @(x) sum((y - x(1)*z - x(2)*y_hat).^2); % 求解优化问题 x0 = [0.5, 0.5]; % 初始值 options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'sqp', 'Display', 'off'); [x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options); % 归一化加权系数 x = x/sum(x); % 线性组合预测值 Y = x(1)*z + x(2)*y_hat; % 检查加权系数之和是否为1 if abs(sum(x) - 1) > 1e-6 error('加权系数之和不为1'); end % 检查加权系数是否为非负数 if any(x < 0) error('加权系数不为非负数'); end end；如何将工作区中的标量z,y_hat,y导入

可以直接将它们作为函数的输入参数，例如：

function [x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y)
% z, y_hat, y为输入参数
% ...
end

调用函数时，可以将工作区中的变量作为输入参数传入函数中，例如：

z = 1;
y_hat = 2;
y = 3;
[x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y);