准备.scv数据集，包括固定的房间面积，朝向，日照时长，输入室外最高温，最低温，室内温度，室内人数等数据。,在灰狼优化算法中，我们可以定义一个目标函数，例如均方根误差（RMSE），来度量预测结果与真实值之间的差异。然后使用灰狼优化算法预测模型，python代码

以下是一个简单的使用灰狼优化算法来预测室内温度的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义目标函数
def predict(wolf, X):
    # 解码灰狼位置
    a, b, c, d, e, f = wolf
    # 计算预测值
    y_pred = a*X[:,0] + b*X[:,1] + c*X[:,2] + d*X[:,3] + e*X[:,4] + f*X[:,5]
    # 返回预测值
    return y_pred

# 定义灰狼优化算法
def grey_wolf_optimizer(X, y, n_iter=100, n_wolves=10):
    # 初始化灰狼位置
    wolves = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(n_wolves, 6))
    # 迭代优化
    for i in range(n_iter):
        # 计算适应度
        fitness = np.zeros(n_wolves)
        for j in range(n_wolves):
            y_pred = predict(wolves[j], X)
            fitness[j] = mean_squared_error(y, y_pred)
        # 确定alpha, beta, delta三个灰狼位置
        sorted_fitness_idx = np.argsort(fitness)
        alpha = wolves[sorted_fitness_idx[0]]
        beta = wolves[sorted_fitness_idx[1]]
        delta = wolves[sorted_fitness_idx[2]]
        # 更新灰狼位置
        for j in range(n_wolves):
            a = 2 - 2*(i/n_iter) # 更新系数a
            r1 = np.random.rand() # 随机数
            r2 = np.random.rand() # 随机数
            A1 = 2*a*r1 - a # 系数A1
            C1 = 2*r2 # 系数C1
            D_alpha = np.abs(C1*alpha - wolves[j]) # 差分D_alpha
            X1 = alpha - A1*D_alpha # 新位置X1
            r1 = np.random.rand() # 随机数
            r2 = np.random.rand() # 随机数
            A2 = 2*a*r1 - a # 系数A2
            C2 = 2*r2 # 系数C2
            D_beta = np.abs(C2*beta - wolves[j]) # 差分D_beta
            X2 = beta - A2*D_beta # 新位置X2
            r1 = np.random.rand() # 随机数
            r2 = np.random.rand() # 随机数
            A3 = 2*a*r1 - a # 系数A3
            C3 = 2*r2 # 系数C3
            D_delta = np.abs(C3*delta - wolves[j]) # 差分D_delta
            X3 = delta - A3*D_delta # 新位置X3
            # 更新灰狼位置
            wolves[j] = (X1 + X2 + X3) / 3
    # 返回最好的灰狼位置
    sorted_fitness_idx = np.argsort(fitness)
    best_wolf = wolves[sorted_fitness_idx[0]]
    return best_wolf

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:,:6].values # 特征
y = data.iloc[:,6].values # 标签

# 灰狼优化算法预测模型
best_wolf = grey_wolf_optimizer(X, y)
y_pred = predict(best_wolf, X)

# 输出预测结果
print('预测值：', y_pred)
print('真实值：', y)
print('均方根误差：', mean_squared_error(y, y_pred)**0.5)

在这个示例中，我们使用了一个简单的线性模型来预测室内温度。我们使用灰狼优化算法来寻找最佳的模型参数，以最小化预测结果与真实值之间的均方根误差。