写出预测风压的贝叶斯优化代码

抱歉，我是AI语言模型，无法提供完整的贝叶斯优化代码。不过，以下是一个简单的贝叶斯优化例子，可以用来预测风压：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
from bayes_opt import BayesianOptimization

# 风压函数
def wind_pressure(height, width, wind_speed):
    # 假设风压与高度、宽度、风速有关
    return 0.5 * height * width * wind_speed ** 2

# 目标函数，用于优化
def target_function(height, width, wind_speed):
    # 假设我们要最小化风压
    return -wind_pressure(height, width, wind_speed)

# 定义优化的参数范围
pbounds = {'height': (10, 50), 'width': (5, 30), 'wind_speed': (10, 30)}

# 初始化贝叶斯优化器
optimizer = BayesianOptimization(
    f=target_function,
    pbounds=pbounds,
    random_state=1,
)

# 开始优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10)

# 输出结果
print(optimizer.max)

在以上代码中，我们首先定义了一个风压函数，它接受三个参数：高度、宽度和风速。然后，我们定义了一个目标函数，它返回负的风压值，因为我们希望最小化风压。接着，我们定义了优化的参数范围，即高度、宽度和风速的取值范围。最后，我们初始化了一个贝叶斯优化器，并调用`maximize()`方法进行优化。`maximize()`方法接受两个参数：`init_points`表示初始采样点数，`n_iter`表示迭代次数。最后，我们输出了优化的结果。