写一个完整的负荷预测代码
时间: 2023-12-01 14:16:59 浏览: 21
好的,以下是一个简单的负荷预测代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('load_data.csv')
# 将日期时间列转换为datetime格式并设置为索引
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])
data = data.set_index('datetime')
# 构造特征:年、月、日、小时、星期几
data['year'] = data.index.year
data['month'] = data.index.month
data['day'] = data.index.day
data['hour'] = data.index.hour
data['weekday'] = data.index.weekday
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:-24 * 30] # 前面的数据作为训练集
test_data = data[-24 * 30:] # 后面的数据作为测试集
# 特征选择
features = ['year', 'month', 'day', 'hour', 'weekday']
# 构造训练集和测试集
X_train = train_data[features]
y_train = train_data['load']
X_test = test_data[features]
y_test = test_data['load']
# 定义随机森林回归模型
rf_reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
# 训练模型
rf_reg.fit(X_train, y_train)
# 预测负荷
y_pred = rf_reg.predict(X_test)
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print(f'均方根误差为:{rmse:.2f}')
```
这个代码使用了pandas和sklearn库,首先读取了负荷数据,并将日期时间列转换为datetime格式并设置为索引,然后构造了一些时间特征(年、月、日、小时、星期几)。接下来,将数据分成训练集和测试集,特征选择,使用随机森林回归模型进行训练,并预测负荷。最后计算均方根误差并输出。