代码：def objective_function(x, data): weights = x[:6] T = x[6] actual_failure_time = data.iloc[:-1]['pm'].valu

这个错误是由于`W`的长度为19999，而`weights`的第二维长度为20000导致的。在计算`Z`时，我们使用了`np.dot(weights, W.flatten())`，这会将`weights`的第二维（即列数）与`W`的第一维（即行数）进行点积运算。由于`weights`的列数为20000，而`W`的行数为19999，因此它们的形状不匹配，无法进行点积运算。 要解决这个问题，我们需要将`W`的长度改为20000。可以使用`W = np.cumsum(dW)`生成长度为N的随机游走序列，然后将其最后一个元素删除，从而将其长度改为20000。修改后的代码如下： ``` def objective_function(x, data): weights = x[:6] T = x[6] actual_failure_time = data.iloc[:-1]['pm'].values composite_index, corr = 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+1) # 将dW的长度增加1 W = np.cumsum(dW) W = W[:-1] # 将W的最后一个元素删除，以便与weights的第二维匹配 weights = np.repeat(weights, 20000).reshape((6, 20000)) Z = np.dot(weights, W.flatten()) predicted_failure_time = t[np.argmax(Z > 0.9*np.max(Z))] mse = ((predicted_failure_time - actual_failure_time) ** 2) / len(data.iloc[:-1]) return mse ``` 请注意，这些修改仅适用于数据形状为`(20000, 7)`的情况。如果你使用其他数据集，请根据实际情况进行相应的修改。