forecast_time = forecast_time + ' 0:00:00'#不要动空格 forecast_time_obj = datetime.datetime.strptime(forecast_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 代码优化

时间: 2024-02-03 22:11:40 浏览: 83
M

时间预测代码

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可以使用以下代码将两行合并并进行优化： ``` forecast_time_obj = datetime.datetime.strptime(forecast_time.strip() + ' 0:00:00', "%Y-%m-%d %H:%M:%S") ``` 这样可以避免使用`+`操作符连接字符串和空格，同时使用`strip`函数去除字符串首尾空格。
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def predict_roll_4hour(roll_time, data): forecast_time = roll_time[0:10] roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [] for i in range(16): time_slot = roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) time_slots.append(time_slot) df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 代码优化

roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time....

forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.meanforecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel()中为什么forecast_upper 和 forecast_lower 的长度不一致

具体来说，如果 forecast_mean 和 forecast_vol.mean 分别是 m 和 v 长度为 n 的一维数组，那么 1.96 * v 的长度也是 n，但是 forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean 的长度是 n，而不是 m...

forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 代码优化

if forecast_time_obj.weekday() == 6: # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 这样...

time_slots = [] # 初始化时间段列表 for i in range(forecasting_period * 96): time_slot = forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i) # 计算当前时间后的第i个时间段 time_slots.append(time_slot) 优化代码

可以使用列表推导式来一行代码实现初始化时间段列表，避免...time_slots = [forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(forecasting_period * 96)] 这样可以使代码更加简洁易读。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean ...

forecast_std = np.sqrt(forecast_var) forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_std forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_std 1.96是怎么得到的

标准正态分布是一种特殊的正态分布，其均值为 0，标准差为 1。它的概率密度函数是一个钟形曲线，对于任何一个标准正态分布，其 95% 的观测值都落在以均值为中心，标准差为 1.96 的区间内。 在 ARIMA 模型中，我们...

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

这段代码是用来展示时间序列预测结果并进行数据检验的。首先，使用 plt.plot() 函数绘制了实际数据和预测数据的曲线，并使用 plt.fill_between() 函数填充了预测数据的置信区间。然后，使用 sm.stats.acorr_...

time_slots = [forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(forecasting_period * 96)] df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:forecasting_period * 96], 'load（kw）': predict_sum[0:forecasting_period * 96]}) 优化代码

time_slots = [[forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i), predict_sum[i]] for i in range(forecasting_period * 96)] df = pd.DataFrame.from_records(time_slots, columns=['date', 'load（kw）'...

forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data)) forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) print(forecast_mean) print(forecast_vol)

具体来说，arima_model.forecast(steps=len(test_data)) 使用 ARIMA 模型对测试数据进行预测，其中 steps 参数表示预测的步数，这里设置为测试数据的长度。预测结果保存在 forecast_mean 变量中。 garch_...

def get_algo_sequence(farm_id, start_time, end_time): path = f'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/{farm_id}.csv' forecast = [] for pub_time in pd.date_range(start_time, end_time): res = get_short_alg_forecast(farm_id, 'LGB_MEDIUM', pub_time) tmp_power = res['projectPower'] tmp_speed = res['projectWeather'] tmp = pd.DataFrame({'power': tmp_power, 'speed':tmp_speed}, index=pd.date_range(pub_time, periods=len(tmp_power), freq='15min')) tmp['forecast_date'] = pub_time forecast.append(tmp) forecast = pd.concat(forecast) forecast.index += timedelta(hours=8) os.makedirs('forecast/forecast_LGB_MEDIUM/', exist_ok=True) forecast.to_csv(path)

这个函数接受三个参数：farm_id、start_time和end_time。它定义了一个名为path的变量，其值是一个字符串，包含了一个文件路径，这个路径包含了farm_id作为文件名的一部分，同时指定了一个目录名。接下来，...

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 构造补贴数据 data = [289.25,0.6,345.53,20.68,387.95,286.91,1.36,0.34,11.4,72.9,303.46,420.6,282.59,104.15,52.2] # 替换为实际的补贴数据 index = ['2022年1月','2022年3月','2022年5月','2022年7月','2022年8月','2022年9月','2022年10月','2022年11月','2022年12月','2023年1月','2023年2月','2023年3月' ,'2023年4月','2023年5月','2023年6月'] # 补贴数据的时间索引 df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['subsidy']) # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = pd.to_datetime('2023-12-01') forecast = model_fit.get_forecast(steps=6) forecast_values = forecast.predicted_mean # 打印预测结果 forecast_index = pd.date_range(start=forecast_start, end=forecast_end, freq='MS') forecast_df = pd.DataFrame(forecast_values, index=forecast_index, columns=['forecast']) print(forecast_df) 预测结果怎么是nan

对ARIMA模型的预测结果出现NaN值的情况，可能有以下几个原因： 1. 数据不足：如果历史数据的样本数量少，模型可能无法准确地捕到时间序列的趋势和季节性导致预测结果不准确。 2. 参数选择不当：ARIMA型的参数(p, d...

import pyowm import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('cff205d4bc569aaffdb80114250e52df') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上个月的天气情况 mgr = owm.weather_manager() observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') condition = one_call.forecast_daily[0].status print('上个月的天气情况是：', condition)被返回'Weather' object has no attribute 'location'

now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('your-api-key') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上...

import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import f1_score # 读取训练集和测试集数据 data_hk = pd.read_csv("员工满意度_train.csv", engine='python') # 填充缺失值 data_hk.fillna(0, inplace=True) data_hk = data_hk.drop(labels=['division'],axis=1) # 将分类特征进行编码 encoder = LabelEncoder() data_hk['package'] = encoder.fit_transform(data_hk['package'].astype(str)) # 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_hk.iloc[:, 0:-1], data_hk.iloc[:, -1], test_size=0.45, random_state=10) # 模型训练 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) model.fit(X_train, y_train) # 读取测试集数据 forecast_hk = pd.read_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", engine='python') forecast_hk = forecast_hk.drop(labels=['division'],axis=1) forecast_hk.fillna(0, inplace=True) forecast_hk['package'] = encoder.transform(forecast_hk['package'].astype(str)) # 在测试集上进行预测 y_predict = model.predict(forecast_hk) # 将预测结果添加到测试集中 forecast_hk['salary'] = y_predict forecast_hk.to_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", index=False) # 在验证集上进行预测和评估 y_pred_test = model.predict(X_test) score = f1_score(y_test, y_pred_test, average='macro') print("模型评价（f1-score）：", score)

这段代码是一个使用K最近邻算法进行分类任务的示例代码。它包括了数据预处理、模型训练、预测以及模型评估的步骤。请确保在运行代码之前已经安装了所需的库（pandas、scikit-learn）。 这段代码的功能是基于"员工...

代码简化： fits_path = config.get("path_info", "fits_path") png_path = config.get("path_info", "fits2png_path") limb_path = config.get("path_info", "limb_path") cropped_path = config.get("path_info", "cropped_path") model_name = config.get("model_info", "model_name") model_path = config.get("model_info", "mode_path") forecast_path = config.get("path_info", "forecast_path") point_path = config.get("path_info", "point_path")

info_keys = ["fits_path", "fits2png_path", "limb_path", "cropped_path", "forecast_path", "point_path"] model_keys = ["model_name", "model_path"] path_info = {key: config.get("path_info", key) for key...
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