% 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

这段代码实现了一个PM2.5预测模型，包括数据读取、数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估和模型应用。具体来说，该模型使用了SVR算法进行训练，并使用均方根误差来评估模型的预测能力。

在这段代码中，数据读取使用了MATLAB内置函数`xlsread`，可以读取Excel文件中的数据。接下来，对气象数据特征进行了标准化处理和对PM2.5值进行了对数变换，以便更好地适应模型。然后，加入了二次项特征以提高模型的复杂度和预测能力。在模型选择与训练中，使用了`fitrsvm`函数进行训练，其中`KernelFunction`参数指定了核函数的类型，`KernelScale`参数指定了核函数的缩放因子，`BoxConstraint`参数指定了模型的容错因子，`Epsilon`参数指定了模型的边界容错因子。在模型评估中，使用了均方根误差来评估模型在训练集上的预测能力。最后，在模型应用中，给出了一个新的气象数据，进行了标准化处理和二次项特征加入，并使用训练好的模型进行了PM2.5值的预测。

相关问题

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。

根据如下开头[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799'); [data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756'); [data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724'); [data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734'); [data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730'); [data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703'); [data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716'); [data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');写出代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据，通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像，每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值，并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中，横轴为V，纵轴为A，图像标题为Data Plot.

以下是读取并绘制图像的代码，其中包含了使用findpeaks函数查找峰值和输出表格的部分：

[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799');
[data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756');
[data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724');
[data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734');
[data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730');
[data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703');
[data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716');
[data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');

% 绘制8条曲线
figure
hold on
plot(data1(:,1),data1(:,2))
plot(data2(:,1),data2(:,2))
plot(data3(:,1),data3(:,2))
plot(data4(:,1),data4(:,2))
plot(data5(:,1),data5(:,2))
plot(data6(:,1),data6(:,2))
plot(data7(:,1),data7(:,2))
plot(data8(:,1),data8(:,2))
xlabel('V')
ylabel('A')
title('Data Plot')

% 查找峰值并输出表格
[~,locs1] = findpeaks(data1(:,2));
[~,locs2] = findpeaks(data2(:,2));
[~,locs3] = findpeaks(data3(:,2));
[~,locs4] = findpeaks(data4(:,2));
[~,locs5] = findpeaks(data5(:,2));
[~,locs6] = findpeaks(data6(:,2));
[~,locs7] = findpeaks(data7(:,2));
[~,locs8] = findpeaks(data8(:,2));
peak_table = table(locs1,locs2,locs3,locs4,locs5,locs6,locs7,locs8);
disp(peak_table)

这段代码首先使用xlsread函数读取Excel文件中的多组数据，并使用plot函数绘制8条曲线。然后，对每组数据使用findpeaks函数查找峰值，并将结果存储在名为locs1~8的变量中。最后，使用table函数将峰值列成表格形式，并使用disp函数输出到命令窗口。