12、利用神经网络与集成机器学习方法进行预测研究

利用神经网络与集成机器学习方法进行预测研究

神经网络在预测饱和蒸汽中钠浓度的应用

在当今的机器学习领域，Python 拥有众多功能强大的库，不仅可用于实现机器学习算法，还能用于神经网络算法。本次研究选用了 Python 的 Keras 库，它具有直观的界面、良好的扩展性、快速的集成速度，并且有大量的使用文档。同时，研究还对比了使用 LSTM 网络和 sklearn 库中最简单的逻辑回归模型的预测值。

研究对象是饱和蒸汽中钠的浓度。为构建模型，使用了训练样本和测试样本。训练样本是在神经网络训练时输入的数据，测试样本则是训练完成后用于验证与实际数据是否相符的数据。样本中的所有数据均为联合循环燃气电厂的有效工业值。

以下是具体的操作步骤：
1. 数据读取 ：使用 Pandas 库将数据直接转换为 DataFrame。

import pandas as pd
train = pd.read_csv('/content/train.csv')
train.head()
test = pd.read_csv('/content/test.csv')
test.head()

2. 数据关系分析 ：分析所有自变量与目标变量（饱和蒸汽中钠的浓度）之间的关系。
3. 数据预处理 ：
   • 由于工业样本中存在缺失行，决定用该列的平均值来填充缺失值，以降低神经网络训练时出错的可能性。