你好，我现在有一个数据集，包含地震相关数据文件名为2009-2023chengdu_earthquake_data_processed.xls，数据列有time、lng、lat、depth、mag，表示发震时间，经度，纬度，震源深度，震级，我的气象相关数据文件名为scc_data.xlsx，有序列名mean_mean_Ff，mean_mean_P，mean_mean_Pa，mean_mean_Po，mean_mean_RRR，mean_mean_T，mean_mean_Td，mean_mean_Tn，mean_mean_Tx，mean_mean_U，mean_mean_VV mean_mean_ff3，分别表示平均风速（m/s），平均海平面气压（mmhg），观测前三小时内大气压变化（mmhg），气象站水平气压（mmhg），降水量，温度（℃），**温度，12小时内最低温，12小时内最高温，相对湿度，水平能见度，两次观测之中的最大阵风（m/s），我的电网灾害相关数据文件名为2009-2024_chengdu_daily_load.xlsx，数据列有date ，avg_load，max_lo

以下是一个使用 MATLAB 实现您需求的大致框架代码： ```matlab % 读取数据 earthquake_data = xlsread('2009-2023chengdu_earthquake_data_processed.xls'); weather_data = xlsread('scc_data.xlsx'); grid_data = xlsread('2009-2024_chengdu_daily_load.xlsx'); % 提取时间序列特征 % 此处需要您根据具体数据和需求进行特征提取 % 主成分分析降维 [coeff,score,latent] = princomp(combined_data); % 递归特征消除与机器学习模型 % 选择支持向量机等模型进行特征筛选 % 注意点： % 1. 特征提取的方法需要根据数据特点和实际问题进行选择和优化。 % 2. 主成分分析中要注意保留足够的主成分以解释数据的主要变异。 % 3. 选择合适的机器学习模型和参数对于准确筛选特征很重要。 ``` [2025-03-15 17:33:45 | AI写代码神器 | 234点数解答]