写一个DLNM R语言代码吧

DLNM（Distributed Lag Non-Linear Models）是一种建模时间序列数据的方法，常用于分析环境污染对人群健康的影响。在R语言中，可以使用“dlnm”包来实现DLNM模型的建立。下面是一个简单的代码示例：

# 导入dlnm包
library(dlnm)

# 读取数据
data(london)

# 设定时间变量
timevar <- london$date

# 设定响应变量和预测变量
responsevar <- london$resp
predictorvar <- london$pred

# 设定模型参数
model <- dlnm(responsevar, timevar, fun = "ns", degree = 2, lag = 3, var2 = predictorvar)

# 绘制模型结果
plot(model)

在上面的代码中，首先通过调用“dlnm”库并读取数据来准备建模所需的环境。然后，定义响应变量和预测变量以及时间变量。接着，通过指定相关参数（例如，函数类型、阶数、滞后期数、预测变量等）来建立DLNM模型。最后，可以通过调用“plot”函数来展示模型结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行参数调整和模型优化。