通过MLPRegressor编写风速和辐照度捆绑数据到温度的映射模型代码

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的MLPRegressor（多层感知机回归器）来构建一个多输入、单输出的模型，用于预测风速和辐照度对温度的影响。这里是一个简单的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd

# 假设你有如下的训练数据集df，其中包含 'wind_speed', 'irradiance', 和 'temperature' 列
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际数据文件路径

# 数据预处理（如果需要，例如填充缺失值、编码分类变量等）
X = data[['wind_speed', 'irradiance']]  # 输入特征
y = data['temperature']  # 输出特征

# 创建MLPRegressor模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10),  # 隐藏层节点数
                     activation='relu',  # 激活函数
                     solver='adam',  # 解决器
                     learning_rate='constant',  # 学习率策略
                     max_iter=500)  # 最大迭代次数

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 对新数据进行预测
new_data = [[5, 100], [15, 200]]  # 新的风速和辐照度组合
predictions = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print("Predicted temperatures for the given data: ", predictions)