煤层气产能预测的python代码

煤层气产能预测通常涉及到数据分析、统计建模和机器学习技术。Python作为数据科学的强大工具，有许多库可以用来编写这样的代码，例如Pandas用于数据处理，NumPy用于数学计算，SciPy用于科学计算，以及Scikit-learn或TensorFlow等用于模型训练。

以下是一个简化版的示例代码框架，假设我们已经有一个包含历史煤层气产量和相关特征的数据集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('coal_seam_gas_data.csv')

# 数据预处理（清洗、缺失值填充、转换等）
# ...

# 特征工程（如果需要对数据做进一步处理）
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 输入特征
y = data['production']  # 目标变量 - 产能

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 拟合线性回归模型（这里仅为简单示例，实际可尝试更复杂的模型）
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

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