使用线性回归模型进行磁芯损耗预测的matlab代码

当然，我们可以使用MATLAB中的`fitlm`函数来创建和训练一个线性回归模型，然后用数据集预测磁芯损耗。首先，假设我们已经有了一个包含特征变量（如电流、频率等）的数据表`data`，以及对应的响应变量（磁芯损耗）`coreLosses`。

这是一个简单的示例：

% 假设数据已经存在
% data 是一个表格，其中一列是特征（X），另一列是磁芯损耗（Y）
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你的数据文件路径

% 提取特征和响应变量
X = table2array(data(:, {'feature1', 'feature2'})); % 把特征列转换成矩阵
Y = table2array(data(:, 'coreLosses')); % 提取磁芯损耗列

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, Y);

% 预测新数据的磁芯损耗
newData = [10, 50]; % 新的输入值，根据实际需求替换
prediction = predict(model, newData);

disp(['对于新的输入 ', num2str(newData), '，预测的磁芯损耗是 ', num2str(prediction)]);

这里的`fitlm`函数自动处理了缺失值和异常值，同时进行了内部的模型优化。`predict`函数则用于基于模型对新数据进行预测。

如果你的数据存储格式不同，比如CSV文件没有分隔符或索引列，可能需要先进行预处理。