滞后参数预测

2024-10-02 04:25:20 发布

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亲爱的Stackoverflow用户您好, 我刚开始用Python,很想向你学习!你知道吗

石油和天然气行业中有两组相同变量的数据。 第一组数据立即在表面上测量,与实际值有一点偏差。 第二组是滞后的(长达20分钟的滞后),但准确,因为它是在地下深处测量的。你知道吗

如何使用第一组数据提前预测第二组数据?例如,我想在前200个数据点上训练模型,然后使用下200个数据点来预测滞后数据。但是,下面的代码给出了非常错误的值。原因是什么?你知道吗

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

sf=pd.read_csv("/Users/straminal/Desktop/DR/SF.csv", names=.['a','b','c','d','e','f','g','h'])
dh=pd.read_csv("/Users/straminal/Desktop/DR/DH.csv", names=['a','b','c','d','e'])

Surface1=sf.iloc[0:200,1]
Downhole1=dh.iloc[0:200,1]
Surface2=sf.iloc[200:400,1]

X1=[Surface1]
Y1=[Downhole1]
X2=[Surface2]
clf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
clf.fit(X1, Y1)

Downhole2 = clf.predict(X2)
print (Downhole2)

谢谢你。你知道吗


Tags: csv数据importreadnamessfuserspd
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-10-02 04:25:20

我认为你不可能总是100%准确地预测。总会有残差,但如果你使用一个好的模型,长期的残差之和应该是零。你知道吗

我不确定森林是做这项工作的最佳方式。你知道吗

看看卡尔曼滤波器。你知道吗

https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/KalmanFiltering.html

图表: Kalman filtering

图表中的噪声测量是表面测量,实际测量是井下测量。你知道吗

另外,这个链接提供了一个非常好的解释。你知道吗

https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python

从wiki:

卡尔曼滤波器在美国海军核弹道导弹潜艇导航系统的实施中,以及在美国海军“战斧”导弹和美国空军空射巡航导弹等巡航导弹的制导和导航系统中,都起着至关重要的作用。它们还用于可重复使用运载火箭的制导和导航系统,以及停靠在国际空间站的航天器的姿态控制和导航系统

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