使用深度学习和软计算对全球太阳辐射进行建模

时间:2019-07-10 15:22:17

标签: python data-science

该项目是在经过五年的一些数据训练后,利用机器学习来预测尼日利亚未来的全球太阳辐射 我的主要挑战是,我对编程还是有点陌生​​,我需要使用python编写代码以获取时间戳的一个小时间隔内测得参数的平均值。 最后,我们希望使用每小时的平均值来训练我们的模型,以预测未来的参数。

我已经尝试使用Excel,但我已经成功使用了Excel,但是这里的挑战在于,我必须对其他15个位置(每个具有五个参数)执行相同的严格过程。

这是我从excel处理的文件,我的间隔从13:00-14:00开始。 这是我的代码如下:

TOA5    CR1000.Std.10       
TIMESTAMP   SlrW_Avg        
TS  W/mイ        
    Avg     
8/8/2007 12:50  605.8       
8/8/2007 12:55  547.3       
8/8/2007 13:00  553.6       
8/8/2007 13:05  500.3       
8/8/2007 13:10  307.8       
8/8/2007 13:15  525.4       
8/8/2007 13:20  328.1       
8/8/2007 13:25  312.4       
8/8/2007 13:30  552.2       
8/8/2007 13:35  518.9       
8/8/2007 13:40  491.8       
8/8/2007 13:45  646.6       
8/8/2007 13:50  439.7       
8/8/2007 13:55  467.5       
8/8/2007 14:00  456.9   469.3230769 8/8/2007 14:00

所以我也想使用python来做类似的事情,但是我不怎么做。

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