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
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(50, 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, y, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

这段代码使用了 Keras 库构建了一个卷积神经网络模型，用于预测光伏发电量。数据预处理部分将输入数据 X 进行了 reshape 操作，使其符合卷积神经网络的输入要求。模型的结构包括一个卷积层、一个最大池化层、一个展平层、两个全连接层和一个输出层。模型使用均方误差作为损失函数，使用 Adam 优化器进行训练。