黄河水沙监测数据分析第二问代码

黄河水沙监测数据分析通常涉及数据清洗、预处理、提取特征以及建立模型预测等步骤。第二问的代码可能会关注如何对收集到的黄河流域的水位、含沙量等数据进行分析。

这是一个示例的Python代码片段，假设我们已经有了一个CSV文件包含了历史数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. 数据加载与预处理
data = pd.read_csv('huanghe_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])  # 确保日期列格式正确
data.set_index('Date', inplace=True)  # 设定日期为索引

# 提取需要的变量并填充缺失值
X = data[['Flow', 'Silt']].dropna()  # 流量和含沙量作为输入特征
y = X['Silt']  # 含沙量作为目标变量
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 3. 模型选择与训练
model = LinearRegression()  # 这里使用线性回归作为简化例子
model.fit(X_train, y_train)

# 4. 预测与评估
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)  # 计算均方误差
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

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