import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 加载数据 data = pd.read_csv('E:/lunwenpython/m

这段代码中存在一个语法错误，具体来说，在最后一行代码中，变量名为“Z”，但是该变量并未定义或赋值。因此，Python解释器无法识别该变量，并报出了NameError异常。 要解决这个问题，你需要检查代码中是否存在其他地方定义了变量“Z”，或者确定该变量是否应该被定义和赋值。如果该变量不需要使用，则可以将其删除或注释掉。以下是修改后的代码： ```python import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 加载数据 data = pd.read_csv('E:/lunwenpython/measures_v21.csv') data= data.iloc[610000:630000, ] # 将时间戳转换为秒数 #data['profile_id'] = data['profile_id'].astype(float) # 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[:6] T = x[6] 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) weights = np.repeat