写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码
时间: 2023-07-14 10:14:08 浏览: 166
数据分析助手：编写Python程序以分析销售数据
suanfa.py:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Read csv file
data = pd.read_csv('shuju.csv')
# Normalize the data
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data[['TotalPrice']])
# Split data into train and test sets
def split_data(data, lookback):
data_raw = data.to_numpy()
data = []
for index in range(len(data_raw) - lookback):
data.append(data_raw[index: index + lookback])
data = np.array(data)
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size, :]
test_data = data[train_size:, :]
return train_data, test_data
train_data, test_data = split_data(data, lookback=4)
# Convert to PyTorch tensors
train_data = torch.from_numpy(train_data).type(torch.Tensor)
test_data = torch.from_numpy(test_data).type(torch.Tensor)
# Define hyperparameters
input_size = 1
hidden_size = 2
num_layers = 1
output_size = 1
learning_rate = 0.01
num_epochs = 200
# Define LSTM model
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()
out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
# Define loss function and optimizer
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
outputs = model(train_data)
optimizer.zero_grad()
loss = criterion(outputs, train_data[:, -1, :])
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 10 == 0:
print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item()))
# Save the model
torch.save(model, 'model.pt')
```
predict.html:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Predict sales</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ url_for('static', filename='layui/css/layui.css') }}">
<script type="text/javascript" src="{{ url_for('static', filename='layui/layui.js') }}"></script>
</head>
<body>
<div class="layui-container">
<div class="layui-row">
<div class="layui-col-md-offset4 layui-col-md-4">
<h2 class="layui-text-center">Predict sales</h2>
<form class="layui-form" action="">
<div class="layui-form-item">
<label class="layui-form-label">Date</label>
<div class="layui-input-inline">
<input type="text" name="date" id="date" class="layui-input" placeholder="yyyy/mm">
</div>
</div>
<div class="layui-form-item">
<div class="layui-input-block">
<button type="button" class="layui-btn layui-btn-normal" onclick="predict()">Predict</button>
</div>
</div>
</form>
<div class="layui-text-center">
<h3>Predicted sales:</h3>
<h4 id="result"></h4>
</div>
</div>
</div>
</div>
<script type="text/javascript">
function predict() {
var date = document.getElementById("date").value;
if (date === "") {
layer.msg("Please enter a date");
return;
}
var year = parseInt(date.split("/")[0]);
var month = parseInt(date.split("/")[1]);
if (isNaN(year) || isNaN(month)) {
layer.msg("Invalid date format");
return;
}
if (month < 1 || month > 12) {
layer.msg("Invalid month");
return;
}
var data = [[
[{{ test_data[-1, :][0] }}],
[{{ test_data[-2, :][0] }}],
[{{ test_data[-3, :][0] }}],
[{{ test_data[-4, :][0] }}]
]];
var model = "{{ url_for('static', filename='model.pt') }}";
$.ajax({
type: "POST",
url: "{{ url_for('predict') }}",
data: JSON.stringify({
"year": year,
"month": month,
"data": data,
"model": model
}),
contentType: "application/json; charset=utf-8",
dataType: "json",
success: function(result) {
document.getElementById("result").innerHTML = result.predicted_sales.toFixed(2);
},
error: function(xhr, textStatus, errorThrown) {
layer.msg("Error: " + xhr.responseText);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
```
app.py:
```python
import os
import json
import torch
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24)
class SalesDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index, :-1]
y = self.data[index, -1]
return x, y
@app.route('/')
def index():
return render_template('predict.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
year = request.json['year']
month = request.json['month']
data = torch.from_numpy(np.array(request.json['data'])).type(torch.Tensor)
model = torch.load(request.json['model'])
predicted_sales = model(data).item()
return json.dumps({'predicted_sales': predicted_sales})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
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IEEE 14总线系统Simulink模型开发指南与案例研究
资源摘要信息:"IEEE 14 总线系统 Simulink 模型是基于 IEEE 指南而开发的，可以用于多种电力系统分析研究，比如短路分析、潮流研究以及互连电网问题等。模型具体使用了 MATLAB 这一数学计算与仿真软件进行开发，模型文件为 Fourteen_bus.mdl.zip 和 Fourteen_bus.zip，其中 .mdl 文件是 MATLAB 的仿真模型文件，而 .zip 文件则是为了便于传输和分发而进行的压缩文件格式。"
IEEE 14总线系统是电力工程领域中用于仿真实验和研究的基础测试系统，它是根据IEEE（电气和电子工程师协会）的指南设计的，目的是为了提供一个标准化的测试平台，以便研究人员和工程师可以比较不同的电力系统分析方法和优化技术。IEEE 14总线系统通常包括14个节点（总线），这些节点通过一系列的传输线路和变压器相互连接，以此来模拟实际电网中各个电网元素之间的电气关系。
Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟、多域仿真和基于模型的设计。Simulink可以用来模拟各种动态系统，包括线性、非线性、连续时间、离散时间以及混合信号系统，这使得它非常适合电力系统建模和仿真。通过使用Simulink，工程师可以构建复杂的仿真模型，其中就包括了IEEE 14总线系统。
在电力系统分析中，短路分析用于确定在特定故障条件下电力系统的响应。了解短路电流的大小和分布对于保护设备的选择和设置至关重要。潮流研究则关注于电力系统的稳态操作，通过潮流计算可以了解在正常运行条件下各个节点的电压幅值、相位和系统中功率流的分布情况。
在进行互连电网问题的研究时，IEEE 14总线系统也可以作为一个测试案例，研究人员可以通过它来分析电网中的稳定性、可靠性以及安全性问题。此外，它也可以用于研究分布式发电、负载管理和系统规划等问题。
将IEEE 14总线系统的模型文件打包为.zip格式，是一种常见的做法，以减小文件大小，便于存储和传输。在解压.zip文件之后，用户就可以获得包含所有必要组件的完整模型文件，进而可以在MATLAB的环境中加载和运行该模型，进行上述提到的多种电力系统分析。
总的来说，IEEE 14总线系统 Simulink模型提供了一个有力的工具，使得电力系统的工程师和研究人员可以有效地进行各种电力系统分析与研究，并且Simulink模型文件的可复用性和可视化界面大大提高了工作的效率和准确性。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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STLinkV2.J16.S4固件是指针对STLinkV2系列调试器的固件版本J16.S4。STLinkV2是一种常用于编程和调试STM32和STM8微控制器的调试器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。固件是指嵌入在设备硬件中的软件，负责执行设备的低级控制和管理任务。
固件版本J16.S4中的"J16"可能表示该固件的修订版本号，"S4"可能表示次级版本或是特定于某个系列的固件。固件版本号可以用来区分不同时间点发布的更新和功能改进，开发者和用户可以根据需要选择合适的版本进行更新。
通常情况下，固件升级可以带来以下好处：
1. 增加对新芯片的支持：随着新芯片的推出，固件升级可以使得调试器能够支持更多新型号的微控制器。
2. 提升性能：修复已知的性能问题，提高设备运行的稳定性和效率。
3. 增加新功能：可能包括对调试协议的增强，或是新工具的支持。
4. 修正错误：对已知错误进行修正，提升调试器的兼容性和可靠性。
使用STLinkV2.J16.S4固件之前，用户需要确保固件与当前的硬件型号兼容。更新固件的步骤大致如下：
1. 下载固件文件STLinkV2.J16.S4.bin。
2. 打开STLink的软件更新工具（可能是ST-Link Utility），该工具由STMicroelectronics提供，用于管理固件更新过程。
3. 通过软件将下载的固件文件导入到调试器中。
4. 按照提示完成固件更新过程。
在进行固件更新之前，强烈建议用户仔细阅读相关的更新指南和操作手册，以避免因操作不当导致调试器损坏。如果用户不确定如何操作，应该联系设备供应商或专业技术人员进行咨询。
固件更新完成后，用户应该检查调试器是否能够正常工作，并通过简单的测试项目验证固件的功能是否正常。如果存在任何问题，应立即停止使用并联系技术支持。
固件文件通常位于STMicroelectronics官方网站或专门的软件支持平台上，用户可以在这里下载最新的固件文件，以及获得技术支持和更新日志。STMicroelectronics网站上还会提供固件更新工具，它是更新固件的必备工具。
由于固件涉及到硬件设备的底层操作，错误的固件升级可能会导致设备变砖（无法使用）。因此，在进行固件更新之前，用户应确保了解固件更新的风险，备份好重要数据，并在必要时寻求专业帮助。