Django Prophet を使用して電力負荷を予測するにはどうすればよいですか?
電力業界の急速な発展に伴い、電力負荷予測の重要性がますます高まっています。電力会社にとって、電力供給能力を計画し、発電設備を合理的に派遣し、電力システム運用を最適化するためには、正確な電力負荷予測が不可欠です。
この記事では、Django Prophet ライブラリを使用して電力負荷を予測する方法を紹介します。 Django Prophet は、Python をベースとしたオープンソースの予測ライブラリであり、統計と機械学習の手法を組み合わせて時系列データを正確に予測します。
まず、Django Prophet ライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。具体的なコマンドは次のとおりです:
pip install django-prophet
インストールが完了したら、次の内容を Django プロジェクトの settings.py ファイルに追加する必要があります:
INSTALLED_APPS = [ ... 'prophet', ]
次に、電力負荷予測に使用するデータを準備する必要があります。時間と電力負荷のデータを含む CSV ファイルがあるとします。このデータは、pandas ライブラリを使用して読み取ることができます。
import pandas as pd data = pd.read_csv('load_data.csv')
データを読み取った後、データを前処理する必要があります。まず、時刻列を日付形式に変換し、インデックスとして設定します。
data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data.set_index('time', inplace=True)
次に、電力負荷予測用の Django Prophet モデルを作成する必要があります。次のコードを views.py ファイルに追加できます。
from django.http import JsonResponse from prophet import Prophet def load_forecast(request): model = Prophet() model.fit(data) future = model.make_future_dataframe(periods=30) # 预测未来30天的负荷 forecast = model.predict(future) forecast_data = forecast[['ds', 'yhat']].tail(30) # 获取最后30天的预测结果 result = forecast_data.to_dict(orient='records') return JsonResponse(result, safe=False)
上記のコードでは、Prophet モデルを作成し、fit メソッドを使用してデータを近似します。次に、make_future_dataframe メソッドを使用して、将来の時間を含む DataFrame を作成します。ここでは、今後 30 日間の負荷を予測します。最後に、predict メソッドを使用して予測を行います。
次に、次のコードを urls.py ファイルに追加して、URL ルーティングを設定します。
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ ... path('load_forecast/', views.load_forecast, name='load_forecast'), ]
これで、Django サービスを開始し、http にアクセスしてアクセスできるようになります。 ://localhost :8000/load_forecast/
にアクセスして、電力負荷予測結果を取得します。
上記は、Django Prophet を使用して電力負荷を予測するプロセス全体です。 Django の Web フレームワークと Prophet の予測機能を組み合わせることで、電力負荷予測を簡単に実行し、その結果を Web インターフェイスに表示できます。もちろん、実際のアプリケーションでは、モデルのパラメーターをさらに最適化して、より正確な予測結果を得ることができます。
この記事が、読者が電力負荷予測に Django Prophet を使用する方法を理解し、実際のアプリケーションで役立つアプリケーションを見つけるのに役立つことを願っています。読んでくれてありがとう!
以上が電力負荷予測に Django Prophet を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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