风电功率预测python代码
时间: 2023-05-24 22:02:46 浏览: 366
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以下是一个基于Python的风电功率预测代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
# 读取风力发电数据集
wind_power_data = pd.read_csv('wind_power_data.csv')
# 分割特征和目标变量
X = wind_power_data.drop('power',axis=1)
y = wind_power_data['power']
# 随机分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 训练一个线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据进行预测
y_pred = lin_reg.predict(X_test)
# 打印预测结果的均方根误差和显著误差
print('均方根误差:', metrics.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))
print('显著误差:', metrics.r2_score(y_test, y_pred))
```
这个示例代码读取了风力发电的特征和目标变量(功率),分割数据集并训练了一个线性回归模型。最后,通过预测测试数据集并打印均方根误差和显著误差来评估模型性能。