用python写一段多输入变量卷积神经网络做时间预测的代码

以下是一段使用 Python 编写的多输入变量卷积神经网络做时间预测的代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten

# 生成随机数据
data = np.random.rand(100, 10, 3)
labels = np.random.rand(100, 1)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 3)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

这段代码使用 Keras 库构建了一个卷积神经网络模型，输入数据为一个 10 行 3 列的矩阵，输出为一个标量。模型使用均方误差作为损失函数，使用 Adam 优化器进行训练。

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用python写一段多输入变量卷积神经网络做光伏预测的代码

以下是一段使用 Python 编写的多输入变量卷积神经网络做光伏预测的代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten

# 定义输入数据
x1 = np.random.rand(100, 10, 1)
x2 = np.random.rand(100, 5, 1)
x3 = np.random.rand(100, 3, 1)

# 定义输出数据
y = np.random.rand(100, 1)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(Conv1D(64, 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([x1, x2, x3], y, epochs=10, batch_size=32)

这段代码使用了 Keras 库来构建卷积神经网络模型，其中包含了三个输入变量 x1、x2 和 x3，分别表示不同的光伏预测因素。模型的输出是一个标量，表示光伏预测结果。在训练模型时，使用了随机生成的数据进行训练，训练了 10 个 epoch。

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

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：

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。