考虑天气，节假日，不考虑三车道，已知天气数据，节假日数据和通过ETC的平均速度，车流量，怎么计算TPI

为了计算交通压力指数(Traffic Pressure Index, TPI)，我们需要基于给定的数据集进行分析。这里提到的数据包括历史数值天气预测数据、光伏发电功率、入住率数据（PEMS-SF），以及平均速度、车流量信息。但根据题目引用的内容，TPI似乎与光伏发电功率预测不同，它更可能适用于交通领域的指标。

假设我们有一个简单的公式来表示TPI，通常TPI会考虑以下几个因素：

1. **交通流量**：车流量是决定TPI的关键因素，如果车流量大，说明交通压力高。我们可以使用PEMS-SF的数据，比如平均速度乘以车道数（忽略三车道），得到总的车辆小时流量[^2]。

   average_speed = ...  # 从数据中提取平均速度
   lane_count = ...  # 假设除三车道外其他车道数为标准

   traffic_volume = average_speed * lane_count

2. **节假日影响**：节假日可能会导致车流量变化。如果数据包含节假日信息，可以计算节假日期间的权重因子[^1]。

   holiday_factor = ...  # 根据节假日数据调整权重

3. **天气影响**：虽然原始数据提到了数值天气预测，但具体如何影响TPI取决于实际模型。可能是直接的关系（如恶劣天气下车速降低），也可能经过复杂的统计分析。这一步骤可能涉及天气条件对交通流量的影响函数。

   weather_impact_function(weather_data)  # 使用特定模型计算天气影响

将上述因素结合起来，可以定义一个简单版本的TPI公式：

\[ TPI = \frac{\text{traffic_volume} \times \text{holiday_factor} \times \text{weather_impact}}{\text{base_traffic}} \]

请注意，这个公式只是一个简化示例，实际计算可能需要更复杂的模型和数据分析技术。如果你有具体的天气、节假日和车流数据，你可以进一步细化这些步骤来实现TPI的计算。