python生成基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量的代码

以下是一个简单的基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点潜热通量的 Python 代码，使用了线性回归模型：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['temp', 'rh', 'q'])

# 准备特征和目标变量
X = data[['temp', 'rh']]
y = data['q']

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测潜热通量
temp = 25
rh = 60
q = model.predict([[temp, rh]])

print(f"在温度为{temp}°C，相对湿度为{rh}%时，潜热通量为{q[0]} W/m²")

其中，`data.csv` 是包含训练数据的 CSV 文件，格式为：

temp,rh,q
20,50,200
25,60,300
30,70,400
...

其中，`temp` 是温度，`rh` 是相对湿度，`q` 是潜热通量。

在代码中，我们使用 `pandas` 库读取数据，将温度和相对湿度作为特征，将潜热通量作为目标变量。然后，我们使用 `sklearn.linear_model.LinearRegression` 建立一个线性回归模型，并使用 `fit` 方法训练模型。最后，我们使用 `predict` 方法对给定的温度和相对湿度进行预测，并输出预测的潜热通量。