представлять

в современном обществе,Интеллектуальное управление энергопотреблением, энергосбережение и сокращение выбросов являются важными средствами достижения устойчивого развития. с помощью технологии глубокого обучения,Мы можем оптимизировать использование энергии, Прогнозирование потребностей в энергии、Уменьшите потери энергии. В этой статье будет показано, как правительство использует Python и библиотеки глубокого обучения TensorFlow и Keras для создания простой модели прогнозирования спроса на энергию.

Экологическая подготовка

Сначала нам нужно установить необходимые библиотеки Python:

pip install tensorflow pandas numpy matplotlib scikit-learn

Подготовка данных

Предположим, у нас есть файл CSV, содержащий исторические данные об использовании энергии, включая дату, время, потребление энергии, температуру и т. д. Мы будем использовать эти данные для обучения нашей модели.

import pandas as pd

# Чтение данных
data = pd.read_csv('energy_data.csv')

# Посмотреть структуру данных
print(data.head())

Предварительная обработка данных

Перед обучением модели нам необходимо предварительно обработать данные, включая обработку пропущенных значений, стандартизированных данных и т. д.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Обработка пропущенных значений
data = data.dropna()

# Выбор функции
features = data[['date', 'time', 'temperature']]
labels = data['energy_consumption']

# Преобразование даты и времени в числовое значение
features['date'] = pd.to_datetime(features['date']).map(pd.Timestamp.toordinal)
features['time'] = pd.to_datetime(features['time'], format='%H:%M').dt.hour

# Нормализация данных
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

# Разделите обучающий набор и тестовый набор
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

Постройте модель глубокого обучения

Мы будем использовать Keras для построения простой модели нейронной сети для прогнозирования энергопотребления.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Построить модель
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'))

# Скомпилировать модель
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Модель обучения
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

Оценка модели

После завершения обучения нам необходимо оценить производительность модели.

# Модель оценки
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')

Прогнозирование и применение

Наконец, мы можем использовать обученную модель для прогнозирования и применять ее к реальному управлению энергопотреблением.

# делать прогнозы
predictions = model.predict(X_test)

# Показать результаты прогнозов
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test.values, label='Actual')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

Подвести итог

Из учебных пособий в этой статье мы узнали, как использовать Python и библиотеки глубокого обучения TensorFlow и Keras для создания простой модели прогнозирования энергопотребления и применения ее для интеллектуального управления энергопотреблением, энергосбережения и сокращения выбросов. Надеюсь, эта статья поможет вам!