地区能耗预测python代码

好的，地区能耗预测是一个比较复杂的问题，需要考虑很多因素，比如历史能耗数据、天气情况、人口结构等等。以下是一个基于时间序列的能耗预测的 Python 代码示例，供您参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取历史能耗数据
data = pd.read_csv('energy.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 将数据按照月份进行聚合
monthly_data = data.resample('M').mean()

# 定义时间序列模型
model = ARIMA(monthly_data, order=(2, 1, 1))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测未来一年的能耗数据
forecast = model_fit.forecast(steps=12)

# 输出预测结果
print(forecast)

# 绘制预测结果和历史数据的对比图
plt.plot(monthly_data)
plt.plot(forecast, color='red')
plt.show()

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的地区能耗预测需要考虑更多的因素，同时也需要进行更多的数据清洗、特征工程等步骤。另外，ARIMA 模型在实际应用中也有很多局限性，需要根据具体情况选择合适的模型。