风速预测python代码

风速预测通常涉及到数据处理、特征工程和时间序列分析，可以使用Python中的多种库如pandas、NumPy、scikit-learn以及专门的时间序列模型库如statsmodels或Prophet。以下是一个简单的Python代码示例，使用线性回归作为基础模型来进行风速预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设df是包含历史风速数据的数据框，日期作为索引
df = pd.read_csv('wind_speed_data.csv') # 加载数据
df.index = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期列转换为datetime类型并设为索引

# 准备特征和目标变量
X = df.drop(['date', 'wind_speed'], axis=1)  # 可能考虑包括其他影响因素，比如天气条件
y = df['wind_speed']  # 目标是预测风速

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)

# 创建和拟合模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")

# 如果需要更复杂的预测，可以尝试ARIMA、LSTM等时间序列模型

这只是一个基本的示例，实际应用中可能还需要对数据进行预处理，例如填充缺失值、标准化、季节性分解等，并可能需要调整模型参数以优化预测效果。