Matlab课题是碳排放相关，我会给你12年到21年碳排放的数据(三十多个城市），然后会给你一些自变量，例如人口，gdp等数据，依据这些自变量和碳排放做一个预测模型，可以预测例如25年30年碳排放这种

你可以使用已知的数据来建立一个回归模型，以预测未来的碳排放量。以下是一个可能的步骤：

1. 数据收集：收集12年到21年各城市的碳排放数据，以及相关的自变量数据，如人口、GDP等。

2. 数据准备：整理和清洗数据，确保数据的完整性和一致性。处理缺失值、异常值等情况，并进行必要的数据转换和标准化。

3. 特征选择：通过数据分析和领域知识，选择对碳排放具有影响的自变量。这可能需要使用特征选择方法来确定最相关的自变量。

4. 模型选择与建立：根据数据特点和预测需求，选择适合的回归模型。常见的模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。根据选定的模型，使用已知数据进行训练以建立模型。

5. 模型评估与调优：使用合适的评估指标（如均方误差、决定系数等）评估模型的性能。如果模型表现不佳，可以进行参数调节、特征筛选等步骤进行改进。

6. 预测：使用已建立的模型来进行未来碳排放的预测。将未来的自变量数据输入到模型中，得到相应的碳排放预测结果。

需要指出的是，模型的准确性取决于数据质量、特征选择和模型选择等因素。

以下是一个基于线性回归模型的示例代码，用于预测碳排放量：

% 假设你已经准备好了12年到21年的碳排放数据和相关自变量数据

% 读取数据
data = readtable('carbon_data.csv'); % 假设数据存在名为'carbon_data.csv'的CSV文件中

% 准备自变量和因变量
X = data(:, {'Population', 'GDP'}); % 假设自变量包括人口和GDP
y = data.CarbonEmissions; % 假设因变量为碳排放量

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.2);
X_train = X(training(cv), :);
y_train = y(training(cv), :);
X_test = X(test(cv), :);
y_test = y(test(cv), :);

% 建立线性回归模型
mdl = fitlm(X_train, y_train);

% 预测
y_pred = predict(mdl, X_test);

% 评估模型性能
mse = mean((y_pred - y_test).^2); % 均方误差
r2 = mdl.Rsquared.Ordinary; % 决定系数

% 打印结果
disp(['均方误差: ', num2str(mse)]);
disp(['决定系数: ', num2str(r2)]);

这仅是一个简单的示例代码，具体的模型选择、特征处理和模型评估方法可能需要根据你的数据和需求进行调整。还请自行根据实际情况进行适当的修改。

希望这个示例代码能帮助到你。