data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化

data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 将data的第一列作为date_history date_history = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1) # 将data的第二列作为data_history data_history = data.iloc[:, 1]....

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

data.set_index('date', inplace=True) # 重采样，补全缺失值 data_resampled = data.resample('15T').ffill() # 合并原数据和重采样之后的数据 data_processed = data_resampled.merge(data, how='outer',...

import os import time import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau # 设置随机种子确保结果可复现 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) sns.set_style('whitegrid') # 设备配置 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备: {device}") # 1. 数据加载与预处理函数 # -------------------------------------------------- def load_and_preprocess_data(): """加载并预处理所有数据源""" print("开始数据加载与预处理...") start_time = time.time() # 加载EC气象数据 ec_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场_EC_data.csv', parse_dates=['生成日期', '预测日期']) ec_df = ec_df[ec_df['场站名'] == '阿拉山口风电场'] # 计算EC风速和风向 ec_df['EC风速(m/s)'] = np.sqrt(ec_df['U风分量(m/s)']2 + ec_df['V风分量(m/s)']2) ec_df['EC风向(度)'] = np.degrees(np.arctan2(ec_df['V风分量(m/s)'], ec_df['U风分量(m/s)'])) % 360 # 添加EC数据可用时间（生成时间+12小时） ec_df['可用时间'] = ec_df['生成日期'] + pd.Timedelta(hours=12) # 选择关键特征 ec_features = [ '可用时间', '预测日期', 'EC风速(m/s)', 'EC风向(度)', '位势高度_850hPa(gpm)', '温度_850hPa(K)', '相对湿度_850hPa(%)', '位势高度_500hPa(gpm)', '温度_500hPa(K)' ] ec_df = ec_df[ec_features] # 加载风机数据 turbine_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场风机数据.csv', encoding='gbk', parse_dates=[0]) turbine_df.columns = ['timestamp', 'wind_speed', 'active_power'] # 加载远动数据 scada_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场远动数据.csv', encoding='gbk', parse_dates=[0]) scada_df.columns = ['timestamp', 'active_power_total'] # 合并风机和远动数据 power_df = pd.merge(turbine_df[['timestamp', 'wind_speed']], scada_df, on='timestamp', how='outer') # 按时间排序并填充缺失值 power_df.sort_values('timestamp', inplace=True) power_df['active_power_total'].ffill(inplace=True) power_df['wind_speed'].ffill(inplace=True) # 创建完整的时间序列索引（15分钟间隔） full_range = pd.date_range( start=power_df['timestamp'].min(), end=power_df['timestamp'].max(), freq='15T' ) power_df = power_df.set_index('timestamp').reindex(full_range).reset_index() power_df.rename(columns={'index': 'timestamp'}, inplace=True) power_df[['wind_speed', 'active_power_total']] = power_df[['wind_speed', 'active_power_total']].ffill() # 合并EC数据到主数据集 ec_data = [] for idx, row in power_df.iterrows(): ts = row['timestamp'] # 获取可用的EC预测（可用时间 <= 当前时间） available_ec = ec_df[ec_df['可用时间'] <= ts] if not available_ec.empty: # 获取最近发布的EC数据 latest_gen = available_ec['可用时间'].max() latest_ec = available_ec[available_ec['可用时间'] == latest_gen] # 找到最接近当前时间点的预测 time_diff = (latest_ec['预测日期'] - ts).abs() closest_idx = time_diff.idxmin() ec_point = latest_ec.loc[closest_idx].copy() ec_point['timestamp'] = ts ec_data.append(ec_point) # 创建EC数据DataFrame并合并 ec_ts_df = pd.DataFrame(ec_data) merged_df = pd.merge(power_df, ec_ts_df, on='timestamp', how='left') # 填充缺失的EC数据 ec_cols = [col for col in ec_ts_df.columns if col not in ['timestamp', '可用时间', '预测日期']] for col in ec_cols: merged_df[col] = merged_df[col].interpolate(method='time') # 添加时间特征 merged_df['hour'] = merged_df['timestamp'].dt.hour merged_df['day_of_week'] = merged_df['timestamp'].dt.dayofweek merged_df['day_of_year'] = merged_df['timestamp'].dt.dayofyear merged_df['month'] = merged_df['timestamp'].dt.month # 计算实际风向（如果有测风塔数据，这里使用EC风向） merged_df['风向(度)'] = merged_df['EC风向(度)'] # 移除包含NaN的行 merged_df.dropna(inplace=True) # 特征选择 feature_cols = [ 'wind_speed', 'active_power_total', 'EC风速(m/s)', '风向(度)', '位势高度_850hPa(gpm)', '温度_850hPa(K)', '相对湿度_850hPa(%)', '位势高度_500hPa(gpm)', '温度_500hPa(K)', 'hour', 'day_of_week', 'day_of_year', 'month' ] target_col = 'active_power_total' print(f"数据处理完成! 耗时: {time.time()-start_time:.2f}秒") print(f"数据集形状: {merged_df.shape}") print(f"特征数量: {len(feature_cols)}") return merged_df[feature_cols], merged_df[target_col], merged_df['timestamp'] # 2. 数据准备类 (PyTorch Dataset) # -------------------------------------------------- class WindPowerDataset(Dataset): """风功率预测数据集类""" def init(self, X, y, look_back, forecast_steps): """ :param X: 特征数据 (n_samples, n_features) :param y: 目标数据 (n_samples,) :param look_back: 回溯时间步长 :param forecast_steps: 预测步长 """ self.X = X self.y = y self.look_back = look_back self.forecast_steps = forecast_steps self.n_samples = len(X) - look_back - forecast_steps + 1 def len(self): return self.n_samples def getitem(self, idx): # 获取历史序列 x_seq = self.X[idx:idx+self.look_back] # 获取未来目标序列 y_seq = self.y[idx+self.look_back:idx+self.look_back+self.forecast_steps] # 转换为PyTorch张量 x_tensor = torch.tensor(x_seq, dtype=torch.float32) y_tensor = torch.tensor(y_seq, dtype=torch.float32) return x_tensor, y_tensor # 3. LSTM模型 (PyTorch实现) # -------------------------------------------------- class WindPowerLSTM(nn.Module): """风功率预测LSTM模型""" def init(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_steps): """ :param input_size: 输入特征维度 :param hidden_size: LSTM隐藏层大小 :param num_layers: LSTM层数 :param output_steps: 输出步长 """ super(WindPowerLSTM, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_steps = output_steps # LSTM层 self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, dropout=0.2 if num_layers > 1 else 0 ) # 全连接层 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_size, 128), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.2), nn.Linear(64, output_steps) ) def forward(self, x): # 初始化隐藏状态 h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # 前向传播LSTM out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # 只取最后一个时间步的输出 out = out[:, -1, :] # 全连接层 out = self.fc(out) return out # 4. 训练和评估函数 # -------------------------------------------------- def train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, epochs, model_name): """训练模型""" print(f"\n开始训练 {model_name} 模型...") start_time = time.time() best_val_loss = float('inf') history = {'train_loss': [], 'val_loss': []} for epoch in range(epochs): # 训练阶段 model.train() train_loss = 0.0 for inputs, targets in train_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 验证阶段 model.eval() val_loss = 0.0 with torch.no_grad(): for inputs, targets in val_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 计算平均损失 train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset) history['train_loss'].append(train_loss) history['val_loss'].append(val_loss) # 更新学习率 if scheduler: scheduler.step(val_loss) # 保存最佳模型 if val_loss < best_val_loss: best_val_loss = val_loss torch.save(model.state_dict(), f'best_{model_name}_model.pth') # 打印进度 if (epoch + 1) % 5 == 0: print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] - Train Loss: {train_loss:.6f}, Val Loss: {val_loss:.6f}") print(f"训练完成! 耗时: {time.time()-start_time:.2f}秒") print(f"最佳验证损失: {best_val_loss:.6f}") return history def evaluate_model(model, test_loader, scaler, model_name): """评估模型性能""" model.eval() actuals = [] predictions = [] with torch.no_grad(): for inputs, targets in test_loader: inputs = inputs.to(device) # 预测 outputs = model(inputs) # 反归一化 outputs_np = outputs.cpu().numpy() targets_np = targets.numpy() # 反归一化 outputs_inv = scaler.inverse_transform(outputs_np) targets_inv = scaler.inverse_transform(targets_np.reshape(-1, 1)).flatten() # 收集结果 actuals.extend(targets_inv) predictions.extend(outputs_inv.flatten()) # 转换为numpy数组 actuals = np.array(actuals) predictions = np.array(predictions) # 计算性能指标 mae = mean_absolute_error(actuals, predictions) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(actuals, predictions)) print(f"\n{model_name} 模型评估结果:") print(f"MAE: {mae:.2f} kW") print(f"RMSE: {rmse:.2f} kW") return actuals, predictions, mae, rmse # 5. 可视化函数 # -------------------------------------------------- def plot_predictions(actuals, predictions, timestamps, model_name, forecast_steps, mae): """可视化预测结果""" # 创建结果DataFrame results = pd.DataFrame({ 'timestamp': timestamps, 'actual': actuals, 'predicted': predictions }) # 设置时间索引 results.set_index('timestamp', inplace=True) # 选择一段代表性的时间序列展示 sample = results.iloc[1000:1300] plt.figure(figsize=(15, 7)) # 绘制实际值 plt.plot(sample.index, sample['actual'], label='实际功率', color='blue', alpha=0.7, linewidth=2) # 绘制预测值 plt.plot(sample.index, sample['predicted'], label='预测功率', color='red', alpha=0.7, linestyle='--', linewidth=2) plt.title(f'{model_name}风功率预测 (预测步长: {forecast_steps}步, MAE: {mae:.2f} kW)', fontsize=14) plt.xlabel('时间', fontsize=12) plt.ylabel('有功功率 (kW)', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig(f'{model_name}_prediction_plot.png', dpi=300) plt.show() return results def plot_training_history(history, model_name): """绘制训练过程中的损失曲线""" plt.figure(figsize=(12, 6)) # 绘制训练损失 plt.plot(history['train_loss'], label='训练损失') # 绘制验证损失 if 'val_loss' in history: plt.plot(history['val_loss'], label='验证损失') plt.title(f'{model_name} 训练过程', fontsize=14) plt.xlabel('训练轮次', fontsize=12) plt.ylabel('损失 (MSE)', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig(f'{model_name}_training_history.png', dpi=300) plt.show() # 6. 主函数 # -------------------------------------------------- def main(): # 加载数据 X, y, timestamps = load_and_preprocess_data() # 定义预测配置 ULTRA_SHORT_CONFIG = { 'name': '超短期', 'look_back': 24, # 6小时历史 (2415min) 'forecast_steps': 16, # 4小时预测 (1615min) 'batch_size': 64, 'hidden_size': 128, 'num_layers': 2, 'epochs': 100, 'lr': 0.001 } SHORT_TERM_CONFIG = { 'name': '短期', 'look_back': 96, # 24小时历史 (9615min) 'forecast_steps': 288, # 72小时预测 (28815min) 'batch_size': 32, 'hidden_size': 256, 'num_layers': 3, 'epochs': 150, 'lr': 0.0005 } # 准备超短期预测数据集 print("\n准备超短期预测数据集...") # 数据标准化 X_scaler = StandardScaler() y_scaler = StandardScaler() X_scaled = X_scaler.fit_transform(X) y_scaled = y_scaler.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1)).flatten() # 创建数据集 dataset = WindPowerDataset(X_scaled, y_scaled, ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back'], ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps']) # 划分数据集 train_size = int(0.8 * len(dataset)) val_size = int(0.1 * len(dataset)) test_size = len(dataset) - train_size - val_size train_dataset, val_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split( dataset, [train_size, val_size, test_size] ) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size'], shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size']) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size']) # 创建模型 model_ultra = WindPowerLSTM( input_size=X.shape[1], hidden_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['hidden_size'], num_layers=ULTRA_SHORT_CONFIG['num_layers'], output_steps=ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps'] ).to(device) # 损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model_ultra.parameters(), lr=ULTRA_SHORT_CONFIG['lr']) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5, verbose=True) # 训练模型 history_ultra = train_model( model_ultra, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, ULTRA_SHORT_CONFIG['epochs'], 'ultra_short' ) # 评估模型 actuals_ultra, preds_ultra, mae_ultra, rmse_ultra = evaluate_model( model_ultra, test_loader, y_scaler, '超短期' ) # 可视化结果 plot_training_history(history_ultra, '超短期模型') # 获取对应的时间戳 ultra_timestamps = timestamps[ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back']:][:len(actuals_ultra)] results_ultra = plot_predictions( actuals_ultra, preds_ultra, ultra_timestamps, '超短期', ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps'], mae_ultra ) # 准备短期预测数据集 print("\n准备短期预测数据集...") # 创建数据集 dataset_short = WindPowerDataset(X_scaled, y_scaled, SHORT_TERM_CONFIG['look_back'], SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps']) # 划分数据集 train_size_short = int(0.8 * len(dataset_short)) val_size_short = int(0.1 * len(dataset_short)) test_size_short = len(dataset_short) - train_size_short - val_size_short train_dataset_short, val_dataset_short, test_dataset_short = torch.utils.data.random_split( dataset_short, [train_size_short, val_size_short, test_size_short] ) # 创建数据加载器 train_loader_short = DataLoader(train_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size'], shuffle=True) val_loader_short = DataLoader(val_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size']) test_loader_short = DataLoader(test_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size']) # 创建模型 model_short = WindPowerLSTM( input_size=X.shape[1], hidden_size=SHORT_TERM_CONFIG['hidden_size'], num_layers=SHORT_TERM_CONFIG['num_layers'], output_steps=SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps'] ).to(device) # 损失函数和优化器 optimizer_short = optim.Adam(model_short.parameters(), lr=SHORT_TERM_CONFIG['lr']) scheduler_short = ReduceLROnPlateau(optimizer_short, mode='min', factor=0.5, patience=10, verbose=True) # 训练模型 history_short = train_model( model_short, train_loader_short, val_loader_short, criterion, optimizer_short, scheduler_short, SHORT_TERM_CONFIG['epochs'], 'short_term' ) # 评估模型 actuals_short, preds_short, mae_short, rmse_short = evaluate_model( model_short, test_loader_short, y_scaler, '短期' ) # 可视化结果 plot_training_history(history_short, '短期模型') # 获取对应的时间戳 short_timestamps = timestamps[SHORT_TERM_CONFIG['look_back']:][:len(actuals_short)] results_short = plot_predictions( actuals_short, preds_short, short_timestamps, '短期', SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps'], mae_short ) # 最终报告 print("\n" + "="50) print("风功率预测模型训练完成!") print("="50) print(f"超短期模型 (4小时预测):") print(f" - 回溯步长: {ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back']} (6小时)") print(f" - 预测步长: {ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps']} (4小时)") print(f" - 测试集MAE: {mae_ultra:.2f} kW") print(f" - 测试集RMSE: {rmse_ultra:.2f} kW") print(f"\n短期模型 (72小时预测):") print(f" - 回溯步长: {SHORT_TERM_CONFIG['look_back']} (24小时)") print(f" - 预测步长: {SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps']} (72小时)") print(f" - 测试集MAE: {mae_short:.2f} kW") print(f" - 测试集RMSE: {rmse_short:.2f} kW") print("="*50) # 保存预测结果 results_df = pd.DataFrame({ 'timestamp': short_timestamps, '实际功率': actuals_short, '超短期预测': results_ultra['predicted'].values[:len(actuals_short)], '短期预测': preds_short }) results_df.to_csv('风功率预测结果.csv', index=False) print("预测结果已保存到 '风功率预测结果.csv'") if name == "main": main() 请在上述的代码基础上修改，本次修改要求只使用"阿拉山口风电场_EC_data"和"阿拉山口风电场风机数据"这两个数据集进行训练和预测。

merged_df.rename(columns={'index': 'timestamp'}, inplace=True) # 填充缺失值 merged_df[['wind_speed', 'active_power']] = merged_df[['wind_speed', 'active_power']].ffill() merged_df[ec_features[1:...

【Python金融图表新选择】：mpl_finance模块全面解析

!... # 摘要本文全面介绍了mpl_finance模块，一个用于金融数据分析和可视化的Python库。从模块的概览与安装开始，逐步深入到基础使用方法，包括各种图表类型的介绍、数据预处理、以及如何绘制和增强基础图表。...

深入Python：高级时间序列分析技巧与实战演练

# 1. 时间序列分析概述时间序列分析作为一种统计技术，已经被广泛应用于经济预测、市场分析、信号处理等多个领域。简而言之，时间序列就是按照时间顺序排列的一组数据点，它们通常由连续或定期采集的观察值构成。...

新手必备：时间序列数据采集与预处理的全面攻略

![新手必备：时间序列数据采集与预处理的全面攻略]... # 摘要本文旨在全面阐述时间序列数据的采集、预处理、分析和未来趋势。首先介绍了时间序列数据的基础知识和数据采集的重要工具与方法。接着，深入探讨了

【Python金融图表新手必学】：mplfinance模块入门教程

!... # 摘要本文全面介绍了一个名为mplfinance的Python模块，该模块专门用于金融数据分析的图表可视化。从基础的模块安装、图表类型与数据源接入，到高级特性的自定义图形对象、交互功能及多图表布局管理，文章逐步...

【可视化工具的力量】：GMAT展示任务分析结果的艺术

!... # 摘要 GMAT可视化工具是一套全面的数据分析和可视化解决方案，旨在帮助用户通过直观的图表和图形来理解和解释复杂的数据集。本文首先介绍了GMAT可视化工具的基本概念和使用场景，随后深入探讨了数据可视化的基础...

【Chrome数据分析】：日期视角下的历史记录使用习惯揭秘

!...# 1. Chrome数据分析简介在当今数字化时代，浏览器已成为我们获取信息和通讯的重要工具。作为最流行的浏览器之一，Google Chrome积累了大量用户行为数据，这些数据对于数据分析、用户体验优化以及个性化服务的...

Python参数估计必学课：Fama French五因子模型的精确调整方法

!...# 1. Fama French五因子模型基础 ## 1.1 模型概述 Fama French五因子模型是由Eugene Fama和Kenneth French在2015年提出的一种资产定价模型。它是对先前三因子模型的扩展，通过引入额外的两个因子——公司规模...

【QWS数据集全面解析】：精通数据集结构、处理与应用

!... # 摘要 QWS数据集作为研究和实践中的关键资源，在数据科学领域发挥着重要作用。本文首先概述了QWS数据集的背景、结构组成以及来源和规模，提供了对该数据集基本认识的框架。随后，文章深入分析了数据集的结构，...

【LSTM深度学习入门到精通】：揭秘时间序列处理的七大实用技巧

!...# 1. LSTM深度学习基础与原理长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习领域的一种特殊循环神经网络（RNN），在处理和预测时间序列数据方面展现出了独特的优势。LSTM的关键之处在于它能够有效地捕捉长期依赖关系，这...

File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 778, in init mgr = dict_to_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy, typ=manager) File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 503, in dict_to_mgr return arrays_to_mgr(arrays, columns, index, dtype=dtype, typ=typ, consolidate=copy) File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 114, in arrays_to_mgr index = _extract_index(arrays) File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 690, in _extract_index raise ValueError(msg) ValueError: array length 4304 does not match index length 1802

这个错误发生在创建DataFrame时，传入的数据数组长度与索引长度不匹配。具体来说，错误信息显示数组长度为4304，而索引长度为1802。这通常是因为在创建DataFrame时，传入的字典中某个或多个数组的长度与索引长度不...

merged_df = merged_df.set_index('timestamp').reindex(full_range).reset_index() File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 5378, in reindex return super().reindex( File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5610, in reindex return self._reindex_axes( File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5633, in _reindex_axes new_index, indexer = ax.reindex( File "D:\Anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 4429, in reindex raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels

merged_df.rename(columns={'index': 'timestamp'}, inplace=True) # 填充缺失值 merged_df[['wind_speed', 'active_power']] = merged_df[['wind_speed', 'active_power']].ffill() # 填充EC特征 ec_cols ...

基于MatlabSimulink的纯电动汽车整车仿真模型设计与应用 MatlabSimulink 详细版

如何使用Matlab/Simulink构建纯电动汽车的整车仿真模型。首先阐述了仿真模型的重要性及其在纯电动汽车研发中的关键作用。接着分别讨论了电机模型、电池模型、变速器模型、驾驶员模型和整车动力学模型的具体构建方法和技术细节。每个模型都涵盖了其主要特性及模拟方式，如电机的电气、机械和热特性，电池的电压、电流和温度特性，变速器的齿轮比和传动效率，驾驶员的行为和反应，以及整车的纵向和横向动力学特性。最后，通过整合各子模型并进行仿真测试，展示了如何评估和优化纯电动汽车的整体性能。适合人群：从事新能源汽车研究的技术人员、高校相关专业师生、汽车行业工程师。使用场景及目标：适用于需要深入了解纯电动汽车内部机制的研究项目，旨在提高车辆性能、延长续航里程、增强安全性和优化设计流程。其他说明：文中不仅提供了详细的理论解释，还附有实际操作步骤和案例分析，帮助读者全面掌握仿真建模的方法论。

langchain4j-community-neo4j-retriever-1.0.1-beta6.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含：中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

粒子群算法优化离网风光发电储能系统容量配置：混合储能与惯性权重调整粒子群算法

内容概要：本文探讨了粒子群算法（PSO）在离网风光发电储能系统中的应用，旨在实现全生命周期费用最小化。研究采用了蓄电池与超级电容混合储能系统，通过改变惯性权重和实施超级电容优先放电策略来优化容量配置。首先介绍了混合储能系统的优点及其在平衡风光发电波动性和提高供电可靠性方面的作用。接着详细阐述了粒子群算法的工作原理，包括模型建立、算法初始化、适应度评估、粒子更新与迭代等步骤。最后通过实验验证了该方法的有效性，结果显示随着迭代次数的增加，优化效果更为显著，不仅降低了全生命周期费用，还减少了缺电功率。适合人群：对新能源发电系统、储能技术和优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于离网风光发电系统的规划与设计，帮助决策者选择最佳的储能设备组合，降低运营成本并提升系统性能。其他说明：文中提到的方法和策略对于理解和改进现有风光发电储能系统具有重要价值，同时也为未来的相关研究提供了有益的参考。

相关推荐

Read data from the Excel spreadsheet.zip_Spreadsheet::Read_excel

解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题

song_data.zip

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化

【Python金融图表新选择】：mpl_finance模块全面解析

深入Python：高级时间序列分析技巧与实战演练

新手必备：时间序列数据采集与预处理的全面攻略

【Python金融图表新手必学】：mplfinance模块入门教程

【可视化工具的力量】：GMAT展示任务分析结果的艺术

【Chrome数据分析】：日期视角下的历史记录使用习惯揭秘

Python参数估计必学课：Fama French五因子模型的精确调整方法

【QWS数据集全面解析】：精通数据集结构、处理与应用

【LSTM深度学习入门到精通】：揭秘时间序列处理的七大实用技巧

基于MatlabSimulink的纯电动汽车整车仿真模型设计与应用 MatlabSimulink 详细版

langchain4j-community-neo4j-retriever-1.0.1-beta6.jar中文文档.zip

粒子群算法优化离网风光发电储能系统容量配置：混合储能与惯性权重调整 粒子群算法

大家在看

机械臂建模+MATLAB代码+六自由度.zip

易语言WinSock模块应用

VxWorks和RTlinux的性能测试分析

波特率任意设 串口调试助手

十几种水下图像增强算法源代码

最新推荐

python dataframe向下向上填充,fillna和ffill的方法

python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析

基于MatlabSimulink的纯电动汽车整车仿真模型设计与应用 MatlabSimulink 详细版

langchain4j-community-neo4j-retriever-1.0.1-beta6.jar中文文档.zip

年轻时代音乐吧二站：四万音乐与图片资料库

macOS PHP环境管理的艺术：掌握配置多个PHP版本的必备技巧与实践

can通信的位时间

邮件通知系统：提升网易文章推荐体验

【macOS PHP开发环境搭建新手必备】：使用brew一步到位安装nginx、mysql和多版本php的终极指南

windows AD 组策略设置的时候是建议一个功能新建一条组策略么？还是在默认组策略上设置

粒子群算法优化离网风光发电储能系统容量配置：混合储能与惯性权重调整粒子群算法

波特率任意设串口调试助手