GMDH模型matlab代码

以下是一个简单的GMDH模型的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 建立输入矩阵和输出向量
X = table2array(data(:,1:end-1));
y = table2array(data(:,end));

% 分割数据集为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3);
X_train = X(trainInd,:);
y_train = y(trainInd);
X_test = X(testInd,:);
y_test = y(testInd);

% 使用GMDH模型进行建模
model = genfis2(X_train,y_train);

% 预测测试集结果
y_pred = evalfis(X_test,model);

% 计算误差
rmse = sqrt(mean((y_pred-y_test).^2));

在这个示例中，我们首先导入数据，然后将其分割为训练集和测试集。接下来，我们使用`genfis2`函数来建立一个GMDH模型并将其应用于训练数据。最后，我们使用`evalfis`函数来预测测试集结果，并计算均方根误差（RMSE）以评估模型的性能。

请注意，这只是一个简单的示例代码。实际上，GMDH模型有很多参数需要调整，并且建立一个高性能的模型需要更多的工作。

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nasa电池数据集_基于GMDH模型的电池健康度估计

好的，针对您的问题，以下是我的回答：

对于nasa电池数据集，基于GMDH模型的电池健康度估计是一种有效的方法。GMDH模型是一种基于数据驱动的建模方法，可以自动学习数据之间的关系，并生成一个高度精确的预测模型。在电池健康度估计方面，GMDH模型可以通过分析电池的电流、电压、温度等参数，预测电池的剩余寿命和健康状况。这种方法具有高度的准确性和可靠性，可以在电池管理和维护方面发挥重要的作用。

AttributeError: module 'gmdhpy.gmdh' has no attribute 'Regressor'

AttributeError: module 'gmdhpy.gmdh' has no attribute 'Regressor' 是一个错误提示，意味着在 gmdhpy.gmdh 模块中没有名为 'Regressor' 的属性。这通常是由于以下几种情况引起的：

1. 模块导入错误：可能是因为你没有正确导入 gmdhpy.gmdh 模块。请确保你已经正确安装了 gmdhpy 库，并使用正确的导入语句导入了该模块。

2. 版本不匹配：某些库或模块可能会在不同的版本中引入或删除属性。如果你使用的是较旧的 gmdhpy 版本，可能会缺少 'Regressor' 属性。请尝试升级到最新版本的 gmdhpy 库，或者查看文档以确定可用的属性和方法。

3. 属性命名错误：确保你正确地引用了属性名称。检查文档或示例代码，确保你使用的属性名称是正确的。

如果你能提供更多上下文或代码示例，我可以给出更具体的解决方案。