svr预测python实现未来15分钟,30分钟和45分钟的发电功率,数据集是15分钟间隔数据,包含多个特征列,完整代码

在Python中,我们可以使用Scikit-Learn库中的SVR (支持向量回归) 来预测未来一段时间的发电功率。这里是一个基本的示例,假设我们已经有了一个Pandas DataFrame作为数据集,其中包含时间戳、特征和其他相关信息。我们将使用`sklearn.svm.SVR`模型,并结合循环来分别预测15分钟、30分钟和45分钟后的发电功率。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVR from datetime import timedelta import numpy as np # 假设df是你的DataFrame,包含 'timestamp', 'features_1', 'features_2', ... 和 'power' data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为实际文件路径 # 数据预处理 data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp']) data.set_index('timestamp', inplace=True) data.sort_index(inplace=True) # 特征选择和目标变量 X = data.drop(columns=['power']) # 特征 y = data['power'] # 目标变量 # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) # 标准化数值型特征 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 创建SVR模型并训练 model = SVR(kernel='rbf') # 使用径向基函数(RBF)核,可根据需要调整 model.fit(X_train_scaled, y_train) # 预测未来时间点的发电功率 def predict_future_power(model, current_data, future_minutes): future_timestamps = [current_data.index[-1] + timedelta(minutes=future_minute) for future_minute in [15, 30, 45]] # 获取对应的时间数据,由于我们需要的是未来数据,这里假设时间不变,仅依赖于特征 future_X = current_data.loc[future_timestamps].drop('power') # 可能需要标准化新数据 future_X_scaled = scaler.transform(future_X) # 预测 future_y_pred = model.predict(future_X_scaled) return future_y_pred # 使用模型对未来15分钟、30分钟和45分钟进行预测 future_15min_power = predict_future_power(model, X_test, 15) future_30min_power = predict_future_power(model, X_test, 30) future_45min_power = predict_future_power(model, X_test, 45) print("未来15分钟、30分钟和45分钟的发电功率预测分别为:", future_15min_power, future_30min_power, future_45min_power) ```

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该代码基于Python3

python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型

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主要介绍了python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测+源码+数据集+算法解析(毕业设计&课程设计&项目开发)

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基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测+源码+数据集+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档~ 项目简介: 通过学习历史一段时间内的数值天气预测数据和对应的光伏发电功率训练模型,结合未来某时间点的数值天气预测数据,预测该时间点的光伏发电功率。 6、算法描述: [1] 评分方法并不计入低于发电功率阈值的数据点。根据辐照度与发电功率阈值的关系,可以建立两类模型:包含辐照度为-1和不包括辐照度为-1的数据集。并将预测中所有低于阈值结果调整至阈值,以图减小误差; [2] 依据辐射度变化规律,推测日出时间,进而将十个电厂的地理位置归为以下四处:海西、哈密、西宁、乌鲁木齐。利用R语言包OCE,将数据集中的时间、地理位置输入,得到太阳高度、赤纬角、预测辐照度等太阳功率的特征,加入到数据集中; [3] 光伏发电功率是一个存在日周期性和季度特征变化的变量,可以将其视为时间序列处理。利用Facebook开发的fbprophet时间序列工具对训练集中的时间和功率进行拟合,..... ...... .....

Python实现基于SVR支持向量机回归的AQI预测模型(完整源码和数据)

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Python实现基于SVR支持向量机回归的AQI预测模型(完整源码和数据) Python实现基于SVR支持向量机回归的AQI预测模型(完整源码和数据) Python实现基于SVR支持向量机回归的AQI预测模型(完整源码和数据) 空气质量(air quality)的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。

基于支持向量机(SVM)的数据回归预测Python代码 sklearn实现

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本项目用于演示使用Scikit-learn实现支持向量回归(SVM),并使用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集,并绘制预测值与实际目标值的对比图。 使用说明: 运行Python脚本:python svm.py,脚本将加载数据,训练SVM模型,执行预测,并显示训练集和测试集的均方误差(MSE)。两个绘图将使用Matplotlib生成。第一个绘图显示了训练集和测试集的实际值与预测值的对比。第二个绘图将实际值和预测值显示为两条不同的线。 数据集说明: 波士顿房屋数据集包含由美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息。数据集包括各种特征,如犯罪率、每个住宅的平均房间数、师生比例等,目标变量是以千美元计的业主占据住宅的中位数。

基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)

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基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计),该项目是个人毕设项目,答辩评审分达到98分,代码都经过调试测试,确保可以运行!欢迎下载使用,可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现不同的功能。 基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测源码+数据集+文档解析(毕业设计)基于python+Jupyter实现的光伏发电功

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2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题,产品订单数据分析与需求预测问题的源码和数据。博主自己做的结果,python实现,代码都有注释说明,可供参考学习,有问题欢迎私聊。 本题主要包括两问,第一问进行数据预处理+数据分析。第二问是模型训练和预测,主要用了svr,随机森林,xgboost,lgb等模型进行训练和预测

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SVR(Python)的使用示例

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Python 语言调用SVR算法实现回归分析,代码示例,线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

基于SVR回归器的Python电影票房预测系统:猫眼数据爬取、特征分析与预测实现

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本系统构建了一个基于支持向量回归(SVR)算法的电影票房预测模型,其核心数据来源于猫眼电影平台。项目完整实现了从数据采集、特征工程到模型构建与评估的全流程,并提供了详尽的源代码与配套文档。 系统首先通过定制化的网络爬虫程序,从指定数据源获取结构化的电影信息。随后,对原始数据进行清洗与预处理,并深入进行特征分析与构造,旨在提取对票房有显著影响的预测变量。预测模型采用支持向量回归方法,通过调整关键参数以优化预测性能。 项目资料包含全部可执行程序代码,代码中附有清晰的注释说明,便于使用者理解算法逻辑与实现步骤。配套的技术文档对系统设计原理、模块功能及操作流程进行了严谨阐述。 该成果适用于高等院校计算机科学、数据科学等相关专业学生的综合实践,可作为毕业设计或课程设计的参考案例。系统设计注重功能完整性与用户体验,界面清晰,操作流程简洁,具备良好的实际应用潜力。所有材料已整合完备,用户可根据指南进行快速部署与验证。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

SVR时间序列数据预测(数据+代码)

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SVR时间序列预测,使用滑动窗口重叠切片数据集,网格搜索+交叉验证用来模型参数设置,模型保存,模型加载,模型预测。

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【电液伺服执行器与PI控制器】带有PI控制器的电液伺服执行器的模拟研究(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕带有PI控制器的电液伺服执行器开展模拟研究,利用Simulink工具构建系统仿真模型,深入分析PI控制器在电液伺服系统中的控制性能与动态响应特性。研究内容涵盖系统建模、PI控制参数整定、仿真结果分析等关键环节,重点探讨PI控制器对系统稳定性、响应速度及抗干扰能力的优化作用,并通过仿真验证控制策略的有效性与实用性; 适合人群:具备自动控制原理、液压传动基础知识及Simulink仿真能力的自动化、机械电子、控制工程等相关专业的高校学生、研究生及工程技术人员; 使用场景及目标:①用于自动控制类课程的教学实验或课程设计,帮助学生深入理解电液伺服系统的工作原理与典型控制方法;②应用于工业高精度执行机构的控制器设计,为实际工程中的系统优化提供理论支撑与仿真验证手段; 阅读建议:文中提供的Simulink模型与仿真流程具备良好的可复现性,建议读者结合具体工况调整PI参数,进一步探究PID或其他先进控制算法的改进效果,以深化对控制系统设计的理解与应用能力。
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FYZN PcbDesigner.App.1.0.18.12-win10.rar

打开与保存 常用格式直接读写:打开、编辑、保存 .PcbDoc(含设计规则、层叠等信息)也能打开看结构 原理图文档:打开 / 新建 .SchDoc,和 PCB 文档一起在左侧项目树里管理,双击节点即可重开 另存为通用 ASCII:原理图与 PCB 都能导出为 ASCII 格式,方便文本比对、脚本处理,或交给别的流程 底图参考:需要对着图描的时候,可以给每个图层各放一张参考底图,与文件分开存 JSON,迁移工程时能一起带走 最近文件:最近打开的文件列表里可以直接右键「打开文件位置」 win10版本
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软件测试浏览器自动化测试3

内容概要:本文介绍了浏览器自动化测试的三种主流工具——Selenium、Playwright 和 Puppeteer,并重点展示了 Puppeteer 的一个最小可运行代码示例。文章指出,从选型角度看,2026年的技术共识是新项目应优先选择 Playwright,已有 Selenium 框架的项目无需主动替换,而 Puppeteer 更适用于仅针对 Chrome 浏览器且运行环境为 Node.js 的场景。文中提供的 Puppeteer 示例涵盖了启动浏览器、打开页面、设置视口、键盘操作、元素定位与点击等核心操作流程,体现了其作为“浏览器控制库”的定位。同时强调,Puppeteer 本身不包含测试运行器和断言功能,需结合 Jest 等测试框架才能完整实现自动化测试能力,这是它与 Playwright 和 Selenium 的本质区别。; 适合人群:具备一定前端或自动化测试基础,从事 Web 自动化测试相关工作的开发与测试人员,尤其是面临工具选型的技术决策者;; 使用场景及目标:①帮助开发者快速理解 Puppeteer 的基本使用方式及其在实际项目中的应用流程;②为团队在自动化测试工具选型时提供明确的技术方向建议,尤其是在新项目中评估 Playwright 与 Puppeteer 的适用边界;; 阅读建议:在学习本文时,建议结合实际编码环境运行示例代码,并进一步探索 Puppeteer 与 Jest 的集成方案,以构建完整的测试闭环;同时关注 Playwright 相对于 Puppeteer 的优势,如多浏览器支持和内置测试模型,以便做出更合理的工程决策。
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Rust系统编程与WebAssembly开发:LLVM IR教程及实战资源

LLVM IR(Intermediate Representation,中间表示)是LLVM编译器基础设施的核心抽象层,它是一种强类型、静态单赋值(SSA)形式的低级程序表示,兼具可读性与机器可处理性,既接近高级语言语义,又贴近底层硬件指令模型。本资源标题“llvm-ir-tutorial-Rust系统编程与WebAssembly资源”明确指向一个跨技术栈的深度实践型学习体系,其核心逻辑在于:以Rust语言为前端开发载体,通过显式生成、阅读、修改和优化LLVM IR,深入理解现代编译器后端工作原理;同时将该能力延伸至WebAssembly(Wasm)目标平台,打通从系统级安全编程到浏览器/边缘沙箱执行的全链路编译路径。Rust之所以成为该教程的理想语言载体,在于其零成本抽象、内存安全性保障(无GC)、对底层控制的精细支持(如裸指针、内联汇编、自定义分配器),以及其默认使用LLVM作为后端编译器(rustc基于LLVM),使得开发者能无缝切入IR层面进行调试与干预——例如通过`rustc --emit=llvm-ir`直接导出人类可读的`.ll`文件,或借助`llc`工具将IR进一步降级为特定架构的汇编代码。而WebAssembly则构成该知识体系的关键出口:Wasm并非直接运行Rust源码,而是依赖Rust编译器链(通过`wasm32-unknown-unknown`或`wasm32-wasi`目标)将Rust代码先编译为LLVM IR,再由LLVM的Wasm后端(`llvmlite`或`wabt`等工具链组件)将其转换为`.wasm`二进制模块;此过程高度依赖对IR结构的理解——例如函数签名如何映射为Wasm类型签名、全局变量如何转化为Wasm线性内存偏移、panic机制如何被重写为Wasm trap指令、以及如何通过`#[no_mangle]`和`extern "C"`控制符号导出以适配JS宿主调用。教程中所含的`src/`目录必然涵盖大量Rust源码示例,包括但不限于:手动编写`unsafe`块触发特定IR模式(如`llvm.memcpy`内建调用)、使用`#[inline(never)]`阻止优化以观察原始IR结构、通过`cfg(target_arch = "wasm32")`条件编译实现平台特化逻辑;`code/`子目录则极可能存放配套的LLVM IR片段(`.ll`)、已编译的Wasm二进制(`.wasm`)、对应的JS胶水代码及HTML测试页面,形成“Rust → IR → Wasm → JS”的完整验证闭环。`book.toml`表明该项目采用mdBook构建交互式技术文档,内容结构应严格遵循认知递进:首章解析LLVM IR语法规范(基本块、指令集如`%1 = add i32 %0, 42`、常量表达式、phi节点在循环中的作用);次章演示Rust到IR的映射规则(`Vec<T>`的内存布局如何体现为`alloca + store + load`序列、`match`表达式如何展开为`switch`或`br`链);第三章聚焦Wasm后端特性(Wasm的限制性类型系统如何迫使LLVM插入`i32.trunc_sat_f64_s`等饱和截断指令、WASI系统调用如何通过`call_indirect`间接调用实现);后续章节必涉及高级主题:利用`llvm::Pass` API编写自定义优化遍(如针对Wasm体积优化的死代码消除Pass)、通过`llvmlite`在Python中动态构造IR并JIT执行、对比`-C opt-level=z`(极致尺寸优化)与`-C lto=yes`(链接时优化)对IR形态的影响。`LICENSE`与`CHANGELOG`则体现工程严肃性:MIT/Apache-2.0双许可证确保Rust生态兼容性,而持续更新的变更日志反映对LLVM版本演进(如LLVM 16+对Wasm GC提案的支持)、Rust稳定版发布(如async/await IR表示变化)、Wasm标准进展(Interface Types、Exception Handling)的实时响应。`.github/`目录内应包含CI配置(如用`cargo llvm-ir`检查PR是否引入非预期IR膨胀)、自动化Wasm测试脚本(`wasm-validate`校验二进制合法性、`wabt`反编译IR比对)、以及Issue模板引导用户精准报告IR生成异常。综上,该资源绝非孤立的语法手册,而是一个融合编译原理、系统编程范式、Web前沿标准与工业级工程实践的立体知识网络,掌握它意味着不仅能写出高效安全的Rust代码,更能洞悉代码如何穿越抽象层级最终在异构环境中精确执行——这种穿透式理解力,正是当代高性能系统开发者与WebAssembly平台架构师的核心竞争力所在。
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OpenStock:中小企业可用的开源库存管理系统

## 1. OpenStock 是什么:一个面向中小企业的开源库存管理系统,不是玩具项目 OpenStock 这个名字乍一听像某个云服务的子产品,但实际它是一个完全面向真实业务场景打磨出来的开源库存管理平台。我第一次在 GitHub 上看到它时,第一反应是“又一个 React + MongoDB 的练手项目”,点开 README 后才意识到——这东西真能用,而且已经在三家本地五金店、两家烘焙工坊和一家小型医疗器械经销商那里跑了一年多。它不追求炫酷的 3D 仓库可视化,也不堆砌微服务架构,核心就干一件事:让老板、仓管员、采购员三类角色,在同一套数据底座上,用最顺手的方式完成“入库→上架→出库→
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StarUML装好后想换到D盘或E盘,该怎么安全迁移?

### 更改 StarUML 安装目录至其他磁盘 对于希望将 StarUML 安装到不同磁盘而非默认位置的情况,通常的操作系统都允许自定义软件的安装路径。具体操作取决于所使用的操作系统。 #### Windows 系统下更改安装路径 当在 Windows 上准备安装 StarUML 时,在启动安装程序之后会有一个界面提示选择安装的位置[^1]。此时可以选择浏览按钮来挑选期望的目标驱动器或者文件夹作为新的安装地点。 如果已经完成安装并想移动现有安装: 1. 卸载当前版本的 StarUML。 2. 手动复制现有的 `StarUml` 文件夹到目标磁盘上的新位置。 3. 使用注册表编辑工具
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Windows平台ESP32开发环境一站式搭建包:MSYS2、ESP-IDF v3.3与VS Code集成配置

ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
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OpenStock:开源A股行情数据抓取与自动化选股策略工具

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