碳排放预测模型 | Python实现基于SVR支持向量机回归的碳排放预测模型

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import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.svm import SVRfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score#读取数据data = pd.read_csv('carbon_emission_data.csv')#特征选择与预处理X = data[['energy_consumption', 'industrial_output', 'transportation']]y = data['carbon_emission']#数据标准化scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(X)#划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建 SVR模型svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=0.1)#训练模型svr.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = svr.predict(X_test)#计算均方误差和 R2得分mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)r2 = r2_score(y_test, y_pred)print('均方误差：', mse)print('R2得分：', r2)

上述代码中，首先读取碳排放数据，并选择相关的特征。然后，对数据进行标准化处理，以消除量纲的影响。接着，使用 `train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。创建 `SVR`模型时，可以选择不同的核函数（如 `rbf`、`linear`、`poly`等），并调整惩罚参数 `C`、核函数参数 `gamma` 和不敏感损失函数参数 `epsilon`等。在本示例中，使用了径向基函数（`rbf`）核，并设置了相应的参数值。通过调用 `fit`方法训练模型，然后在测试集上进行预测，并计算均方误差和 `R2`得分来评估模型的性能。##五、模型参数调优为了获得更好的模型性能，需要对 SVR模型的参数进行调优。可以使用交叉验证（如 `GridSearchCV`或 `RandomizedSearchCV`）来搜索最优的参数组合。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV#定义参数范围param_grid = { 'C': [1,10,100,1000], 'gamma': [0.001,0.01,0.1,1], 'epsilon': [0.01,0.1,1]}# 创建 SVR模型svr = SVR(kernel='rbf')#进行网格搜索交叉验证grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5)grid_search.fit(X_train, y_train)#打印最优参数print('最优参数：', grid_search.best_params_)# 使用最优参数重新训练模型svr_best = SVR(kernel='rbf', **grid_search.best_params_)svr_best.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测并评估y_pred_best = svr_best.predict(X_test)mse_best = mean_squared_error(y_test, y_pred_best)r2_best = r2_score(y_test, y_pred_best)print('最优模型的均方误差：', mse_best)print('最优模型的 R2得分：', r2_best)

在上述代码中，定义了参数的搜索范围，然后使用 `GridSearchCV`进行网格搜索交叉验证，找到最优的参数组合。最后，使用最优参数重新训练模型，并在测试集上进行评估。##六、模型评估与分析除了均方误差和 `R2`得分外，还可以使用其他评估指标来评估模型的性能，如平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。此外，还可以对模型的预测结果进行可视化分析，观察预测值与实际值的分布情况，以及模型在不同数据区间的表现。##七、结论本文介绍了使用 Python实现基于 SVR 的碳排放预测模型的方法。通过数据预处理、特征工程、模型训练和参数调优等步骤，可以构建一个有效的碳排放预测模型。在实际应用中，需要根据具体的数据特点和问题需求，选择合适的方法和参数，以提高模型的准确性和泛化能力。---希望以上内容对您有所帮助！如果您对文章的内容、结构或代码示例有任何修改建议，请随时告诉我。