利用Gradio和PaddleTS进行风电产量时序预测的可视化实践

时序预测是在时间序列数据中预测未来值的任务，而风电产量时序预测则是在风力发电相关数据中预测未来的发电量。在本文中，我们将介绍如何利用Gradio和PaddleTS进行风电产量时序预测，并通过可视化的方式展示预测结果。

首先，我们需要安装所需的库和模块。确保已经安装了Gradio和PaddleTS，并导入所需的库。

!pip install gradio
!pip install paddlsts

import gradio as gr
import paddlsts
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将准备风电产量的数据集。在此示例中，我们假设已经有一个包含风电产量历史数据的CSV文件，其中包含日期和对应的风电产量。我们将使用PaddleTS的TimeSeriesDataset类加载和处理数据。