写出一个输入参数包括年份的Stirpat模型的matlab代码

以下是一个示例的Stirpat模型的Matlab代码，其中包含输入参数包括年份：

%加载数据
data = load('data.csv'); %假设数据已经存储在csv文件中

%设置目标年份
target_year = 2025; %假设目标年份为2025年

%获取自变量和因变量
X = data(:, 1:8); %自变量：人口数、人口增长率、技术水平、技术进步率、能源消费总量、能源消费增长率、可再生能源装机、可再生能源装机增长率
Y = data(:, 9); %因变量：碳排放量

%获取目标年份对应的数据
index = find(data(:, 10) == target_year); %假设年份信息存储在第10列
X_new = data(index, 1:8);

%数据标准化处理
X = zscore(X);
X_new = zscore(X_new);
Y = zscore(Y);

%多元线性回归分析
[b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X);

%输出回归结果
fprintf('回归方程：Y = %f + %f*X1 + %f*X2 + ... + %f*X8\n', b(1), b(2), b(3), b(4), b(5), b(6), b(7), b(8));
fprintf('回归统计信息：R方 = %f, 调整R方 = %f, F值 = %f, P值 = %f\n', stats(1), stats(2), stats(3), stats(4));

%使用回归方程预测碳排放量
Y_pred = [1, X_new]*b; %假设X_new是未来的自变量数据

%制定碳达峰政策措施
...

请注意，这只是一个基本的Stirpat模型代码框架，具体的实现需要根据数据的具体情况进行调整和优化。同时，需要注意数据的时间序列问题，因为Stirpat模型是一个基于时间的预测模型，需要考虑时间序列的相关性和趋势。