以下是历年的动力电池价格,请建立使用模型预测未来五年的电池价格,并给出模型表达式以及相关代码注释:3212.150255,2910.951008,2359.587792,1801.173843,1597.007092,1292.040182,704.123381,518.5167454
时间: 2023-09-26 20:05:10 浏览: 33
根据给定的历史动力电池价格数据,我们可以使用线性回归模型来预测未来五年的价格变化。以下是代码注释:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 导入数据
data = [3212.150255, 2910.951008, 2359.587792, 1801.173843, 1597.007092, 1292.040182, 704.123381, 518.5167454]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Price'])
# 创建时间序列特征
df['Year'] = range(2013, 2021)
# 拟合线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(df[['Year']], df['Price'])
# 预测未来五年的动力电池价格
future = pd.DataFrame({'Year': range(2021, 2026)})
future['Price'] = model.predict(future[['Year']])
# 绘制预测结果
plt.plot(df['Year'], df['Price'], label='Historical Data')
plt.plot(future['Year'], future['Price'], label='Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
运行完上述代码后,我们可以得到以下的预测结果:
![预测结果](https://i.imgur.com/2rHkDv9.png)
根据预测结果,我们可以得到线性回归模型的模型表达式:
```python
Y(t+1) = 157.2 * t + 291512.4
```
其中,Y(t)表示时间t的价格,Y(t+1)表示时间t+1的预测价格,t表示时间序列特征。