人工智能计算智能源代码
时间: 2023-09-30 18:08:58 浏览: 90
人工智能计算智能能源代码需要根据具体的应用场景和任务进行设计和实现。以下是一个简单的示例,用于预测太阳能电池板的发电量:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 读取数据集
data = pd.read_csv("solar_data.csv")
# 数据预处理
X = data.drop(["power"], axis=1)
y = data["power"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mean_absolute_error'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
```
这里使用了Pandas和Numpy库来处理数据,使用Scikit-learn库来进行数据集划分,使用Keras库构建神经网络模型。这个示例使用的是一个简单的三层全连接神经网络,用于预测太阳能电池板的发电量。你可以根据不同的应用场景和任务,进行相应的模型设计和实现。