用python写一段多输入变量卷积神经网络做光伏时间序列预测的代码
时间: 2023-05-10 15:55:21 浏览: 71
以下是一段使用 Python 编写的多输入变量卷积神经网络(CNN)的代码,用于光伏时间序列预测:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate
# 加载数据
data = pd.read_csv('pv_data.csv')
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values
y = data['pv_power'].values
# 数据预处理
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)
y = (y - np.mean(y)) / np.std(y)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
# 评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test)
print('MSE: %.4f' % mse)
```
这段代码使用了 TensorFlow 2.x 版本的 Keras API,构建了一个包含四个输入变量的卷积神经网络,用于预测光伏发电量。其中,第一层是输入层,接下来两层是卷积层,最后是两个全连接层。模型的损失函数为均方误差(MSE),优化器为 Adam。在训练过程中,使用了 80% 的数据作为训练集,剩余的 20% 作为测试集。最终输出测试集上的 MSE 值。