k-means 负荷预测 python
时间: 2023-10-27 09:05:42 浏览: 55
好的,针对您的问题,您可以按照以下步骤使用 k-means 进行负荷预测:
1. 收集数据:收集历史负荷数据,包括时间戳和负荷值。
2. 数据预处理:将时间戳转换为可用于聚类的数值型数据,并对负荷值进行标准化处理。
3. 选择 k 值:使用肘部法则或轮廓系数法选择最优的 k 值。
4. 训练模型:使用 k-means 算法对数据进行聚类,并得到每个聚类的中心点。
5. 预测负荷:将新的时间戳转换为数值型数据,并使用训练好的模型预测其所属的聚类,从而得到预测的负荷值。
以下是一个简单的 Python 实现示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('load_data.csv')
# 数据预处理
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data['timestamp'] = data['timestamp'].astype('int64') // 10**9
scaler = StandardScaler()
data['load'] = scaler.fit_transform(data[['load']])
# 选择 k 值
inertias = []
for k in range(1, 11):
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(data[['timestamp', 'load']])
inertias.append(kmeans.inertia_)
# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data[['timestamp', 'load']])
# 预测负荷
new_data = pd.DataFrame({'timestamp': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 01:00:00'], 'load': [1000, 2000]})
new_data['timestamp'] = pd.to_datetime(new_data['timestamp'])
new_data['timestamp'] = new_data['timestamp'].astype('int64') // 10**9
new_data['load'] = scaler.transform(new_data[['load']])
preds = kmeans.predict(new_data[['timestamp', 'load']])
print(preds)
```
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