二次移动平均法交通量预测MAE的代码
时间: 2024-01-26 09:02:13 浏览: 14
以下是使用二次移动平均法进行交通量预测并计算MAE的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
data = pd.read_csv('traffic_volume.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 计算一次移动平均值
data['1st_Moving_Avg'] = data['Volume'].rolling(window=3).mean()
# 计算二次移动平均值
data['2nd_Moving_Avg'] = data['1st_Moving_Avg'].rolling(window=3).mean()
# 计算预测值并计算MAE
data['Predicted_Volume'] = 2 * data['1st_Moving_Avg'] - data['2nd_Moving_Avg']
data['MAE'] = np.abs(data['Volume'] - data['Predicted_Volume'])
# 输出结果
print(data[['Volume', 'Predicted_Volume', 'MAE']])
```
其中,假设我们的交通量数据文件为`traffic_volume.csv`,其中包含一列名为`Volume`的交通量数据。我们首先计算一次移动平均值,然后再基于一次移动平均值计算二次移动平均值。通过这两个移动平均值,我们可以得到预测值`Predicted_Volume`。最后,我们计算预测值与实际值之间的MAE,并输出结果。
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