准备数据集，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

首先，我们需要准备数据集。这里我们可以使用一个包含房间面积、朝向、日照时长、室外最高温、最低温、室内温度、室内人数和能耗的数据集。我们将使用前六个特征来预测能耗。

接下来，我们将使用灰狼优化算法来训练一个多变量线性回归模型，以预测能耗。我们将定义均方根误差（RMSE）作为我们的目标函数。

代码如下：

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv('energy_data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

def wolf_pack_search(X_train, y_train, X_test, y_test, iterations=100, population_size=50):
    """
    使用灰狼优化算法训练多变量线性回归模型
    """
    
    # 初始化灰狼群
    wolves_positions = np.random.randn(population_size, X_train.shape[1] + 1)
    
    # 定义目标函数（均方根误差）
    def rmse(y_true, y_pred):
        return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
    
    # 训练模型
    alpha = 0.1  # 学习率
    for i in range(iterations):
        # 计算适应度（用 RMSE 衡量）
        fitness = []
        for wolf in wolves_positions:
            y_pred = np.dot(X_train, wolf[:-1]) + wolf[-1]
            fitness.append(rmse(y_train, y_pred))
        # 找出最优解（最小 RMSE）
        alpha = 0.9 - i * ((0.9 - 0.4) / iterations)
        best_wolf = wolves_positions[np.argmin(fitness)]
        # 更新每个灰狼的位置
        for j, wolf in enumerate(wolves_positions):
            a = 2 * alpha * np.random.rand(X_train.shape[1] + 1) - alpha
            C = 2 * np.random.rand(X_train.shape[1] + 1)
            D = np.abs(C * best_wolf - wolf)
            new_position = best_wolf - a * D
            # 确保新位置在边界内
            new_position[:6] = np.clip(new_position[:6], 0, np.inf)
            new_position[6] = np.clip(new_position[6], 1, np.inf)
            # 更新位置
            wolves_positions[j] = new_position
    # 进行预测
    y_pred = np.dot(X_test, best_wolf[:-1]) + best_wolf[-1]
    print("RMSE:", rmse(y_test, y_pred))
    return best_wolf

# 运行算法
best_wolf = wolf_pack_search(X_train, y_train, X_test, y_test)

# 输出最佳解
print("Best solution:")
print(best_wolf)

在这个例子中，我们使用了 `numpy` 和 `pandas` 库来读取和处理数据，使用了 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数来划分数据集，并使用了 `mean_squared_error` 函数来计算均方根误差。我们还定义了一个 `wolf_pack_search` 函数来执行灰狼优化算法训练多变量线性回归模型。在训练过程中，我们根据灰狼的适应度（即 RMSE 值）找到最优解，并更新每个灰狼的位置。最后，我们使用最佳解来进行预测，并计算测试集上的 RMSE 值。

需要注意的是，在更新每个灰狼的位置时，我们使用了一些技巧来确保新位置在边界内（例如使用 `np.clip` 函数）。这是因为灰狼优化算法可能会生成超出边界的位置，而我们需要确保模型参数在可行的范围内。