对采集到的温湿度数据,使用python进行数据清洗,并使用预测模型进行预测未来一段时间的温湿度数据。

使用Python对传感器采集到的数据进行数据清洗和预测未来一段时间的温湿度数据,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
  1. 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 替换为您的数据文件路径
  1. 数据清洗
# 处理缺失值或异常值
data = data.dropna()  # 删除包含缺失值的行
data = data[(data['Temperature'] > -50) & (data['Temperature'] < 100)]  # 温度异常值范围
data = data[(data['Humidity'] >= 0) & (data['Humidity'] <= 100)]  # 湿度异常值范围# 处理重复值
data = data.drop_duplicates()# 处理时间列
data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp'])
data = data.set_index('Timestamp')
  1. 特征工程
# 提取日期和时间特征
data['Year'] = data.index.year
data['Month'] = data.index.month
data['Day'] = data.index.day
data['Hour'] = data.index.hour
data['Minute'] = data.index.minute
  1. 划分训练集和测试集
X = data[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute']]
y_temperature = data['Temperature']
y_humidity = data['Humidity']X_train, X_test, y_temperature_train, y_temperature_test = train_test_split(X, y_temperature, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_test, y_humidity_train, y_humidity_test = train_test_split(X, y_humidity, test_size=0.2, random_state=42)
  1. 构建模型并训练
# 温度预测模型
temperature_model = LinearRegression()
temperature_model.fit(X_train, y_temperature_train)# 湿度预测模型
humidity_model = LinearRegression()
humidity_model.fit(X_train, y_humidity_train)
  1. 预测未来一段时间的温湿度数据
# 构造待预测的时间特征
future_time = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=10, freq='H')
future_data = pd.DataFrame({'Year': future_time.year,'Month': future_time.month,'Day': future_time.day,'Hour': future_time.hour,'Minute': future_time.minute})# 预测温度
future_temperature = temperature_model.predict(future_data)# 预测湿度
future_humidity = humidity_model.predict(future_data)
  1. 打印预测结果
for i in range(len(future_time)):print('Time: {}, Predicted Temperature: {:.2f}°C, Predicted Humidity: {:.2f}%'.format(future_time[i], future_temperature[i], future_humidity[i]))

这是一个简单的示例,仅供参考,如需指导,可私聊,适当收费

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/588404.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

关于求定积分的反函数的导数【认清原函数x变量和反函数x变量】

如图碰到该题该怎么解&#xff1f; 在纸上按①②③的顺序写出这个&#xff0c;其中①是最主要的 第②步和第③步就是在用反函数时要用到的逻辑思维&#xff0c;不是一起用的&#xff0c;你需要用②才去用②&#xff0c;你需要用③才去用③ 在纸上先写出第①步&#xff0c;即 其…

使用Microsoft托管密钥的Azure信息保护云退出

由于各种原因&#xff0c;一些组织需要一个明确定义的流程来停止使用 Azure 信息保护以及对云服务的任何依赖&#xff0c;而不会在采用之前失去对其数据的访问权限 - 以便在出现需要时做好准备。 Azure 信息保护 (AIP) 为使用自带密钥 (BYOK) 的客户和使用 Microsoft 托管密钥…

语义分割的应用及发展

语义分割(Semantic Segmentation)是一种计算机视觉领域的任务&#xff0c;旨在将一张图像中的每一个像素都分配一个语义标签&#xff0c;即将图像中的每个物体区域进行精确的分类划分。例如&#xff0c;在一张街景图中&#xff0c;语义分割可以将人、车、路、天空等每个像素分别…

子网划分问题(实战超详解)_主机分配地址

文章目录: 子网划分的核心思想 第一步,考虑借几位作为子网号 第二步,确定子网的网络地址 第三步,明确网络地址,广播地址,可用IP地址范围 一些可能出现的疑问 实战 题目一 子网划分的核心思想 网络号不变,借用主机号来产生新的网络 划分前的网络:网络号主机号 划分后的网络:原网…

高并发处理专题研究 - epoll并发编程[更新中]

文章目录 1 前置知识1.1 Socket编程基础Socket概述Socket通信模型Socket API一个简单的Socket编程实例 1.2 IO多路复用1.3 阻塞原理 2 epoll原理2.1 epoll概述2.2 epoll系统调用epoll_create()epoll_ctl()epoll_wait() 2.3 epoll工作原理 3 示例代码及演示 1 前置知识 1.1 Soc…

linux中用户账号和权限管理

一.Linux 用户分三类 1.普通用户 权限受限制的用户 2. 超级管理员 拥有至高无上权限 3. 程序用户 不是给人使用的&#xff0c;给程序用 运行程序不能使用超级管理员&#xff0c;从安全考虑 超级管理员 uid 为0 普通用户 1000~60000 &#xff0…

Linux系统使用yum安装MySQL

部署MySQL数据库有多种部署方式&#xff0c;常用的部署方式就有三种&#xff1a;yum安装、rpm安装以及编译安装。每一种安装方式都有自己的优势&#xff0c;那么企业当中通常情况下采用的是rpm和二进制安装的方式。 MySQL官网下载地址 Mysql 5.7的主要特性 更好的性能&#xf…

vue3+ts开发干货笔记

总结一下在vue3中ts的使用。当篇记录部分来自于vue官网&#xff0c;记录一下&#xff0c;算是加深印象吧。 纯干笔记&#xff0c;不断补充&#xff0c;想到什么写什么&#xff0c;水平有限&#xff0c;欢迎评论指正&#xff01; 类型标注 props <script setup lang"…

Download Monitor Email Lock下载监控器邮件锁插件

打开Download Monitor Email Lock下载监控器邮件锁插件 Download Monitor Email Lock下载监控器邮件锁插件下载监视器的电子邮件锁定扩展允许您要求用户在获得下载访问权限之前填写他们的电子邮件地址。 Download Monitor Email Lock下载监控器邮件锁插件用法 安装扩展程序后…

段永平浙江大学捐赠;合计超10亿元;OpenAI 年收超16亿美元;邻汇吧5000万元C+轮融资

投融资 • 「邻汇吧」完成5000万元C轮融资&#xff0c;安吉政府产业基金投资• 投资者预计明年黄金价格或将创新高• 至臻云完成 A 轮数千万元融资 大模型 • ChatGPT 产品增长强劲 OpenAI 年化收入超 16 亿美元• 周鸿祎&#xff1a;明年大模型一方面追求“大”&#xff0c…

活商——活着只有一件事:活着

我们知道和听说过很多商&#xff1a;智商、情商、逆商、政商、商商。我们需要一个东西&#xff0c;把这些商统一起来、一体化起来。现在&#xff0c;这个东西呼之欲出、隆重推出来了&#xff0c;那就是活商。 活着只有一件事&#xff1a;活着。活商是活着的能力。 —你是否活着…

【JavaScript】浮点数精度问题

✨ 专栏介绍 在现代Web开发中&#xff0c;JavaScript已经成为了不可或缺的一部分。它不仅可以为网页增加交互性和动态性&#xff0c;还可以在后端开发中使用Node.js构建高效的服务器端应用程序。作为一种灵活且易学的脚本语言&#xff0c;JavaScript具有广泛的应用场景&#x…

1.PHP简单入门

1.PHP代码执行方式 PHP是在服务器端执行&#xff0c;然后返回给用户结果。 如果直接使用浏览器打开&#xff0c;就会解析为文本。 意思是说&#xff0c;浏览器通过 http请求&#xff0c;才能够执行php页面。 2.PHP代码框架 开启本机服务器&#xff08;下载软件略&#xff09…

java 和go的区别

Java和Go是两种流行的编程语言&#xff0c;它们在设计哲学、特性和应用场景方面有着显著的差异。以下是Java和Go的主要区别以及它们各自的应用领域&#xff1a; Java与Go的区别 语言范式和设计 Java&#xff1a;面向对象编程&#xff08;OOP&#xff09;的典范&#xff0c;支持…

.NET进阶篇06-async异步、thread多线程2

知识须要不断积累、总结和沉淀&#xff0c;思考和写做是成长的催化剂web 内容目录 1、线程Thread 一、生命周期 二、后台线程 三、静态方法 1.线程本地存储 2.内存栅栏 四、返回值 2、线程池ThreadPool 一、工做队列 二、工做线程和IO线程 三、和Thread区别 四、定时器 1、线…

[spark] dataframe的cache方法

在 Apache Spark 中&#xff0c;DataFrame 的 cache 方法用于将 DataFrame 的计算结果缓存到内存中&#xff0c;以便在后续的操作中能够更快地访问这些数据。这对于在多个阶段使用相同的 DataFrame 数据时是非常有用的&#xff0c;可以避免重复计算。 文章目录 cache用法SparkO…

二叉树的后序遍历,力扣

目录 建议先刷一下中序遍历 题目地址&#xff1a; 题目&#xff1a; 我们直接看题解吧&#xff1a; 解题方法&#xff1a; 注&#xff1a; 解题分析&#xff1a; 解题思路&#xff1a; 代码实现&#xff1a; 代码实现&#xff08;递归&#xff09;&#xff1a; 代码实现&#x…

【小白专用】c# 如何获取项目的根目录

1、取得控制台应用程序的根目录方法 方法1、Environment.CurrentDirectory 取得或设置当前工作目录的完整限定路径 方法2、AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory 获取基目录&#xff0c;它由程序集冲突解决程序用来探测程序集 2、取得Web应用程序的根目录方法 方法1、HttpRun…

LINUX 抓包工具Tcpdump离线安装教程

本次教程基于内网环境无法访问网络使用安装包进行安装抓包工具 1、首先给大家看下一共有6个安装包&#xff0c;依次进行解压&#xff0c;包我就放到csdn上了&#xff0c;需要的可以联系我进行下载 2打包然后传到服务器任意一个目录下&#xff0c;进入到当前目录&#xff0c;然后…

React快速入门之交互性

响应事件 创建事件处理函数 处理函数名常以handle事件名命名 function handlePlayClick() {alert(Playing);}传递事件处理函数 函数名、匿名两种方式&#xff01; function PlayButton() {function handlePlayClick() {alert(Playing);}return (<Button handleClick{handl…