cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?

Bagaimana untuk menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?

Sep 26, 2023 pm 02:25 PM
djangoprophetRamalan beban elektrik

如何使用Django Prophet进行电力负荷预测?

Bagaimana cara menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?

Dengan perkembangan pesat industri kuasa, ramalan beban kuasa menjadi semakin penting. Ramalan beban kuasa yang tepat adalah penting bagi syarikat kuasa untuk merancang kapasiti bekalan kuasa, menghantar peralatan penjanaan kuasa secara rasional dan mengoptimumkan operasi sistem kuasa.

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Django Prophet ialah perpustakaan ramalan sumber terbuka berdasarkan Python Ia menggabungkan statistik dan kaedah pembelajaran mesin untuk meramalkan data siri masa dengan tepat.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Django Prophet. Ia boleh dipasang melalui arahan pip Arahan khusus adalah seperti berikut:

pip install django-prophet

Selepas pemasangan selesai, kita perlu menambah kandungan berikut pada fail settings.py projek Django:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
]

Seterusnya, kita perlu untuk menyediakan data untuk ramalan beban kuasa. Katakan kita mempunyai fail CSV yang mengandungi data masa dan beban kuasa Data boleh dibaca menggunakan perpustakaan panda.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('load_data.csv')

Selepas membaca data, kita perlu praproses data. Mula-mula, tukar lajur masa kepada format tarikh dan tetapkannya sebagai indeks.

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.set_index('time', inplace=True)

Seterusnya, kita perlu mencipta model Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Kod berikut boleh ditambah pada fail views.py:

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)

Dalam kod di atas, kami mencipta model Nabi dan menggunakan kaedah muat untuk memuatkan data. Kemudian, gunakan kaedah make_future_dataframe untuk mencipta DataFrame yang mengandungi masa hadapan, di sini kami meramalkan beban untuk 30 hari seterusnya. Akhir sekali, gunakan kaedah ramalan untuk membuat ramalan.

Seterusnya, kita boleh menambah kod berikut dalam fail urls.py untuk menyediakan penghalaan URL:

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    ...
    path('load_forecast/', views.load_forecast, name='load_forecast'),
]

Kini, kita boleh memulakan perkhidmatan Django dan mendapatkan hasil ramalan beban kuasa dengan mengakses http://localhost:8000/load_forecast/.

Di atas adalah keseluruhan proses menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Dengan menggabungkan rangka kerja web Django dan keupayaan ramalan Nabi, kami boleh melakukan ramalan beban kuasa dengan mudah dan memaparkan hasilnya pada antara muka web. Sudah tentu, dalam aplikasi praktikal, kita boleh mengoptimumkan lagi parameter model untuk mendapatkan hasil ramalan yang lebih tepat.

Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca memahami cara menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa dan mencari aplikasi berguna dalam aplikasi praktikal. Terima kasih kerana membaca!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa