自变量可以加入高度吗，该怎么编写代码

可以将高度作为自变量加入到地理加权回归模型中。编写代码的步骤与添加时间变量类似。

首先，需要将高度数据转换为数值型变量，并将其作为自变量之一。例如，假设我们要根据经纬度和海拔高度预测某个位置的气温，可以按照以下步骤进行：

% 读取数据，包括经纬度、海拔高度和气温
data = readtable('data.csv');

% 将海拔高度转换为数值型变量
altitude = data.Altitude;

% 将经纬度和海拔高度作为自变量，气温作为因变量
geostruct = struct('Geometry', 'Point', 'Lat', data.Lat, 'Lon', data.Lon, 'X', altitude, 'Y', data.Temp, 'Z', data.Temp);
[beta, stats] = geoweightreg([geostruct.Lat]', [geostruct.Lon]', [geostruct.Z]', [geostruct.X]', 'weights', w);

% 预测某个位置的温度
lat = 30;  % 纬度
lon = 120; % 经度
altitude = 1000; % 海拔高度
x = [altitude, lat, lon];
y = beta(1) + beta(2)*x(1) + beta(3)*x(2) + beta(4)*x(3);
disp(['预测在海拔高度 ' num2str(altitude) '，经纬度为 (' num2str(lat) ',' num2str(lon) ') 的位置的温度为：' num2str(y)]);

需要注意的是，添加高度变量后，可能需要调整加权函数 `geoweight` 中的参数，以更好地反映高度对空间自相关的影响。例如，可以增加 `DistancePower` 参数的值以加强高度对空间距离的影响。