用pyhon将上面所说的编程

好的，这里给出一个简单的 Python 实现，仅供参考：

1. 数据收集：

import pandas as pd

# 读取家庭用户的用电数据
data = pd.read_csv('electricity_data.csv')

2. 数据预处理：

# 去重
data = data.drop_duplicates()

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 将时间列转换成 datetime 类型
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])

3. 特征工程：

# 提取时间特征
data['year'] = data['time'].dt.year
data['month'] = data['time'].dt.month
data['day'] = data['time'].dt.day
data['hour'] = data['time'].dt.hour

# 添加季节特征
data['season'] = data['month'].apply(lambda x: (x % 12 + 3) // 3)

# 添加节假日特征
data['is_holiday'] = data['time'].apply(lambda x: 1 if x.date() in holiday_list else 0)

4. 模型选择：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 创建 MLPRegressor 模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

5. 模型训练和预测：

# 划分训练集和测试集
train_data = data[data['year'] < 2021]
test_data = data[data['year'] == 2021]

# 指定输入特征和输出特征
X_train = train_data[['year', 'month', 'day', 'hour', 'season', 'is_holiday']]
y_train = train_data['electricity']

X_test = test_data[['year', 'month', 'day', 'hour', 'season', 'is_holiday']]

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

以上是一个简单的实现，实际上还需要对数据进行更多的处理和特征工程，并且需要对模型进行更多的参数调整和优化。