pytorch编写风功率预测程序
时间: 2023-07-07 16:25:32 浏览: 54
以下是一个简单的风功率预测程序的示例,使用PyTorch实现:
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
```
接下来,我们可以读取数据集,这里假设数据集是一个CSV文件:
```python
data = pd.read_csv('wind_power_dataset.csv')
```
数据集中包含了多个特征,例如风速、风向等等,以及一个目标变量——风功率。我们需要将这些特征和目标变量分开:
```python
X = data.drop('power', axis=1).values
y = data['power'].values
```
为了训练模型,我们需要将数据集分成训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们需要对特征进行标准化处理,以确保它们具有相似的尺度:
```python
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
现在我们可以定义模型了,这里我们选择一个简单的多层感知器(MLP)模型:
```python
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MLP, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
```
我们可以实例化模型,并定义损失函数和优化器:
```python
model = MLP(input_size=X_train.shape[1], hidden_size=64, output_size=1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
接下来,我们可以开始训练模型:
```python
num_epochs = 1000
batch_size = 64
for epoch in range(num_epochs):
for i in range(0, len(X_train), batch_size):
inputs = torch.from_numpy(X_train[i:i+batch_size]).float()
targets = torch.from_numpy(y_train[i:i+batch_size]).float()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.squeeze(), targets)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
```
最后,我们可以使用测试集评估模型的性能:
```python
with torch.no_grad():
inputs = torch.from_numpy(X_test).float()
targets = torch.from_numpy(y_test).float()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.squeeze(), targets)
print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}')
```
这就是一个简单的风功率预测程序的PyTorch实现。当然,这只是一个简单的示例,您可以根据实际情况对模型进行改进和优化。
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