获取室内温度,室外 温度,湿度,室内人数进行灰狼算法模型预测 python
时间: 2024-01-27 11:39:38 浏览: 21
实现该模型预测需要以下步骤:
1. 获取室内温度、室外温度、湿度和室内人数的数据。
2. 对数据进行预处理,例如归一化处理等。
3. 将数据分为训练集和测试集。
4. 使用灰狼算法模型进行训练。
5. 对测试集进行预测并计算预测准确率。
下面是一个简单的 Python 实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from wolf_optimization import GreyWolfOptimizer
# 获取数据
indoor_temp = [23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41]
outdoor_temp = [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]
humidity = [40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58]
people_num = [5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 32]
# 将数据组合成一个特征矩阵
X = np.column_stack((indoor_temp, outdoor_temp, humidity, people_num))
# 定义目标变量,这里假设为室内能耗
y = [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190]
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(np.array(y).reshape(-1, 1))
# 分割数据集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 定义灰狼算法模型
def objective_function(x):
y_pred = np.sum(x * X_train, axis=1)
mse = np.mean((y_train - y_pred)**2)
return mse
# 模型训练
gwo = GreyWolfOptimizer(num_dimensions=len(X_train[0]), objective_function=objective_function)
gwo.optimize()
# 预测并计算准确率
y_pred = np.sum(gwo.best_solution * X_test, axis=1)
mse = np.mean((y_test - y_pred)**2)
accuracy = 1 - mse
print("预测准确率:", accuracy)
```
需要注意的是,这里使用了一个名为 `wolf_optimization` 的灰狼算法优化器。需要提前安装该库。