功率预测python调用mlp模型进行预测

好的，针对您的问题，我可以给您提供一个基本的代码框架，帮助您使用 MLP 模型进行功率预测。

首先，您需要导入所需的库，例如：numpy、pandas、sklearn 等等。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

然后，您需要准备数据。您可以使用 pandas 从 CSV 文件中读取数据，如下所示：

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['power'], axis=1).values
y = data['power'].values

接着，您需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。您可以使用 sklearn 的 train_test_split 函数来完成这个任务。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，您需要定义 MLP 模型并训练它。

mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

最后，您可以使用模型对新数据进行预测。

y_pred = mlp.predict(X_test)

希望这个基本的代码框架能够帮助您进行功率预测。如果您有任何问题，请随时联系我。