代码改错：import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 data = pd.read_csv('E:\lunwenpython\measures_v21.csv') # 将时间戳转换为秒数

代码中存在一个错误，即在导入 Pandas 和 NumPy 库时，路径字符串中的反斜杠应该使用双反斜杠或正斜杠进行转义。 修改后的代码如下： ```python import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 data = pd.read_csv('E:/lunwenpython/measures_v21.csv') # 将时间戳转换为秒数 data['profile_id'] = data['profile_id'].astype(str) # 对数据进行归一化处理 data = (data - data.mean()) / data.std() def pearson_fusion(data, weights): # 计算每个特征与目标变量之间的皮尔逊相关系数 corr = data.corrwith(data['pm']) corr.drop('pm', inplace=True) # 根据皮尔逊相关系数和权重计算复合健康指标 composite_index = 0 for i in range(len(corr)): composite_index += weights[i]*corr[i]*data.iloc[:,i] return composite_index # 加载设备实际寿命数据 actual_failure_time = 1000 # 假设设备实际寿命为1000秒 # 定义目标函数 def objective_function(x): weights = x[:11] T = x[11] composite_index = pearson_fusion(data, weights) N = len(composite_index) dt = T/N t = np.linspace(0, T, N+1) dW = np.sqrt(dt)*np.random.randn(N) W = np.cumsum(dW) W = np.insert(W, 0, 0) Z = np.exp(-0.5*t)*composite_index + np.dot(weights, W) return -(Z[np.argmax(Z > 0.9*np.max(Z))] - actual_failure_time) # 使用minimize()函数进行反向优化调整 res = minimize(objective_function, [0.1]*11 + [1000], method='Nelder-Mead') optimized_weights = res.x[:11] optimized_T = res.x[11] # 使用优化后的