python水位检测.rar资源-CSDN下载

共10个文件

h5：6个

ipynb：2个

py：1个

5星 · 超过95%的资源需积分: 22 28 浏览量 2023-03-12 18:50:45 上传评论 2 收藏 6.43MB RAR 举报

Python水位检测是一种利用编程技术来监测和分析水体水位变化的应用，它在环境科学、水利管理、灾害预警等领域有着广泛的应用。本项目通过Python编程实现数据的收集、处理和分析，以达到实时监控或预测水位的目的。以下是根据提供的文件名可能涉及的相关知识点： 1. **CSV文件处理**： - `fallraw_7041JA26clear.csv` 是一个CSV（Comma Separated Values）文件，通常用于存储表格数据，如时间序列数据，可能是水位监测站采集到的水位数据。在Python中，我们可以使用`pandas`库来读取和处理这类数据。 - 使用`pandas.read_csv()`函数可以加载数据，然后进行数据清洗、筛选、统计分析等操作。 2. **Jupyter Notebook**： - `Untitled.ipynb` 和 `.ipynb_checkpoints` 文件是Jupyter Notebook的工作文件，这是一个交互式计算环境，常用于数据分析、代码编写和结果展示。在Notebook中，我们可以编写Python代码，并直接查看运行结果，非常适合数据探索和实验。 - 使用`nbconvert`命令可以将`.ipynb`文件转换成HTML、PDF或其他格式的文档，便于分享和归档。 3. **主程序文件**： - `main.py` 是项目的主程序文件，其中包含了水位检测系统的主体逻辑。可能包括数据读取、模型训练、水位预测等功能的实现。 - 可能使用`sys`模块来处理命令行参数，`os`模块进行文件操作，以及`matplotlib`或`seaborn`库进行数据可视化。 4. **模型文件夹**： - `model` 文件夹可能包含了训练好的机器学习模型，如用水位历史数据训练的线性回归、决策树、随机森林或神经网络模型。 - Python的`pickle`模块常用于序列化和反序列化模型，以便于保存和加载模型。 5. **数据分析与建模**： - 使用Python中的`numpy`和`scipy`库进行数值计算和统计分析，如计算平均值、标准差等。 - 可能使用`sklearn`库进行机器学习模型的构建，包括数据预处理、模型选择、训练、验证和调参。 6. **实时数据获取与预测**： - 如果项目涉及到实时水位数据，可能使用Python的`requests`库从API接口获取数据，或者使用`paho-mqtt`库订阅物联网设备的数据流。 - 预测模型可能使用`predict()`方法对未来水位进行预测，结合阈值设定，提供预警服务。 7. **异常处理与日志记录**： - 在`main.py`中，应包含适当的异常处理机制，如`try-except`结构，以确保程序在遇到错误时不会崩溃。 - 使用`logging`库记录程序运行过程中的信息，方便调试和问题追踪。 8. **部署与自动化**： - 项目可能使用`Flask`或`Django`框架创建Web服务，将水位预测功能封装为API供外部调用。 - 使用`cron`或`APScheduler`库实现任务调度，定期执行数据获取、模型预测等操作。以上就是根据提供的文件信息推测出的Python水位检测项目可能涉及的主要知识点，实际项目可能包含更多细节和复杂性，如数据清洗、特征工程、模型优化等。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

水位检测.rar （10个子文件）

main.py 2KB

model

BiRNN.h5 1.07MB

GRU.h5 1.13MB

1lstm.h5 555KB

原lstm.h5 555KB

simpleRNN.h5 161KB

2lstm.h5 1.48MB

Untitled.ipynb 1.75MB

fallraw_7041JA26clear.csv 595KB

.ipynb_checkpoints

Untitled-checkpoint.ipynb 1.75MB

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import tensorflow as tf import sys # 用来接收参数 0:py文件名 1:CSV文件,2: 模型的类别 javaToPy = sys.argv[0:] # csvPath = "D:\\Program\\workspace\\python\\实训材料\\fallraw_7041JA26clear.csv" # 数据文件 # 加载数据集 pre_len = 24 * 2+24 df = pd.read_csv(javaToPy[1], header=0, index_col=0) # df = pd.read_csv(csvPath, header=0, index_col=0) df = df.iloc[-pre_len:-24,:] # 数据处理 x_pre_set = df.iloc[:, :-1].copy() y_pre_set = df.iloc[:, -1:].copy() sc1 = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_set = sc1.fit_transform(x_pre_set) sc2 = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) y_set = sc2.fit_transform(y_pre_set) # 多维预测分块-------------------------------------------------- def data_sblocck(x_set, sblock): x_train = [] for i in range(sblock, len(x_set)): x_train.append(x_set[i - sblock:i, :]) x_train = np.array(x_train) return x_train sblock = 2 * 24 # 训练的步数小时数 x_pre = data_sblocck(x_set, sblock) # 加载模型 if javaToPy[2] == '单层LSTM': # 单层lstm 模型 model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\1lstm.h5') elif javaToPy[2] == '双层LSTM': # 双层lstm 模型 model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\2lstm.h5') elif javaToPy[2] == 'GRU': # GRU 模型 model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\GRU.h5') elif javaToPy[2] == 'simpleRNN': # SimpleRNN 模型 model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\simpleRNN.h5') else: model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\BiRNN.h5') # model = tf.keras.models.load_model(r'D:\Program\workspace\java\Idea\water levels\python\model\lstm.h5') # model.summary() # 模型结构 # 数据预测 y_res = model.predict(x_pre) y_result = sc2.inverse_transform(y_res) y_result = y_result.reshape(1, len(y_result)) # y_result 为预测数据 print(y_result)

评论收藏

内容反馈