基于LSTM的风电功率缺失数据补全/缺失数据修复 编程语言Python 风电数据在采集过程中可能会有缺失需要对数据进行补全。 该程序考虑了风速压力密度等多个特征能够完美地补全缺失数据。 可调节序列长度可调节缺失率可以换成自己的数据。在风电领域数据采集过程中出现缺失数据是个颇为头疼的问题。不过别担心今天咱就聊聊怎么用Python结合LSTM来完美补全这些缺失的数据。前期准备咱的程序考虑了风速、压力、密度等多个特征这就像给模型配备了多双眼睛让它能更全面地“看”数据。首先导入必要的库import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import matplotlib.pyplot as plt这里numpy是Python里处理数值计算的大神pandas专门用来处理数据keras则是构建咱们LSTM模型的利器matplotlib用来可视化结果。生成与处理数据咱不仅要补全缺失数据还得能调节序列长度和缺失率甚至可以换成自己的数据。假设我们生成一些模拟风电数据# 生成模拟数据 num_samples 1000 data { wind_speed: np.random.normal(10, 2, num_samples), pressure: np.random.normal(1013, 10, num_samples), density: np.random.normal(1.2, 0.1, num_samples), power: np.random.normal(500, 50, num_samples) } df pd.DataFrame(data)这段代码生成了风速、压力、密度和功率的模拟数据并存到DataFrame里。制造缺失值# 调节缺失率 missing_rate 0.2 missing_mask np.random.rand(len(df)) missing_rate df.loc[missing_mask, power] np.nan这里设定缺失率为0.2也就是20%的数据会被设为缺失值咱针对功率这一特征制造缺失数据方便后续补全。数据预处理# 划分训练集和测试集 train_df df.iloc[:int(len(df)*0.8)] test_df df.iloc[int(len(df)*0.8):] # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler MinMaxScaler(feature_range(0, 1)) train_scaled scaler.fit_transform(train_df) test_scaled scaler.transform(test_df)先把数据分成训练集和测试集80%用于训练20%用于测试。接着用MinMaxScaler进行标准化把数据都规整到0到1之间这样模型训练起来更顺。构建序列数据# 调节序列长度 sequence_length 30 X_train [] y_train [] for i in range(len(train_scaled) - sequence_length): X_train.append(train_scaled[i:isequence_length]) y_train.append(train_scaled[isequence_length, 3]) X_train np.array(X_train) y_train np.array(y_train) X_test [] y_test [] for i in range(len(test_scaled) - sequence_length): X_test.append(test_scaled[i:isequence_length]) y_test.append(test_scaled[isequence_length, 3]) X_test np.array(X_test) y_test np.array(y_test)这里设定序列长度为30意思是模型每次输入30个时间步的数据来预测下一个时间步的功率值。搭建LSTM模型model Sequential() model.add(LSTM(50, return_sequencesTrue, input_shape(sequence_length, 4))) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizeradam, lossmse)咱搭建了一个简单的LSTM模型第一层LSTM有50个神经元return_sequencesTrue表示返回所有时间步的输出方便下一层LSTM接收。第二层LSTM同样50个神经元最后通过一个全连接层输出预测值。用adam优化器和均方误差mse损失函数来编译模型。模型训练与预测history model.fit(X_train, y_train, epochs50, batch_size64, validation_data(X_test, y_test)) # 预测 y_pred model.predict(X_test)训练模型50个epoch批量大小设为64。训练完就可以对测试集进行预测啦。结果可视化与还原# 反标准化 y_pred scaler.inverse_transform(np.concatenate((np.zeros((len(y_pred), 3)), y_pred), axis1))[:, 3] y_test scaler.inverse_transform(np.concatenate((np.zeros((len(y_test), 3)), y_test.reshape(-1, 1)), axis1))[:, 3] # 可视化 plt.plot(y_test, labelTrue Values) plt.plot(y_pred, labelPredicted Values) plt.legend() plt.show()预测完的数据是经过标准化的得反标准化还原到原始数据范围。最后通过绘图直观地看看预测值和真实值的对比感受下咱们模型补全缺失数据的效果。基于LSTM的风电功率缺失数据补全/缺失数据修复 编程语言Python 风电数据在采集过程中可能会有缺失需要对数据进行补全。 该程序考虑了风速压力密度等多个特征能够完美地补全缺失数据。 可调节序列长度可调节缺失率可以换成自己的数据。通过这样一套流程咱们就实现了基于LSTM的风电功率缺失数据补全而且可以根据实际需求调节序列长度、缺失率换上自己的数据来应对各种情况啦。是不是感觉数据补全也没那么难了赶紧动手试试吧