流量预测_MLP模型_keras_mlp模型来预测河流流量

0、我在干什么？

我在预测一个名字叫做elborn基站的下行链路流量，用过去29天的数据预测未来10天的数据

1、import libararies

一般必须都要导入的库有

• import pandas as pd : data processing, like pd.read.csv…
• import numpy as np ：线性代数
• import matplotlib.pyplot as plt ：画图

import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
import numpy as np  # linear algebra
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') # 忽略警告信息
import matplotlib.pyplot as plt
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2、加载数据load data

对csv数据使用pandas.read_csv函数读取
一些参数：

• filepath_or_buffer: 文件路径或缓冲区。可以是本地文件路径，也可以是文件对象、URL等
• header: 列名索引。指定数据文件中列名的索引。默认为None，表示没有列名。取值可以是整数，表示第几行为列名；也可以是None，表示自动检测列名；还可以是列表，表示指定列名的位置。
• na_values: 缺失值。指定用于替换缺失值的字符或列表。默认为[‘NA’, ‘null’, ‘NaN’]。
• index_col: 索引列。指定数据文件中用于索引的列。默认为None，表示没有索引列。取值可以是整数，表示第几列用于索引；也可以是列名，表示指定列用于索引。
• sep: 分隔符。用于分隔数据行的字段。默认为逗号,。
• delimiter: 分隔符。与sep类似，但它是更通用的参数，可以用于其他类型的分隔符，如制表符\t等。

elborn_df = pd.read_csv('dataset/ElBorn.csv')
elborn_test_df = pd.read_csv('dataset/ElBorn_test.csv')
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3、独家观察数据函数

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