CNN预测，结果要求出图

使用CNN预测光伏发电的python代码，结果出实际值与预测值的对比折线图，详细私，有数据包，要数据处理删除缺失项，急需可加

直接要结果去淘宝

https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/121882322

• 这篇文章：【一文读懂卷积神经网络（二）】可能是你看过的最全的CNN（步长为1，有填充） 也许有你想要的答案，你可以看看
• 除此之外, 这篇博客: 人工智能：深度学习算法及应用——简单理解CNN卷积神经网络并python实现（带源码）中的 深度学习算法及应用 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 一、 实验目的
  • 二、 实验要求
  • 三、 实验的硬件、软件平台
  • 四、 实验原理
  • • 1.1. 深度学习概述
    • 1.2. 深度学习的常见结构
    • 1.3. 卷积神经网络（CNN）
    • **卷积**
    • **池化**
    • 全连接网络
    • 1.4. 卷积神经网络的大致结构
    • 1.5. 参数学习
  • 五、 实验内容与步骤
  • • 1. 深度学习工具安装
    • • 1.1. 使用pip命令安装tensorflow-gpu 1.9.0
      • 1.2. 下载安装CUDA Toolkit 9.0
      • 1.3. 下载cuDDN7.1.4
      • 3. CNN设计
    • 4. 具体实现
    • • **最后，主要的学习过程如下：**
      • 5. 学习结果分析
  • 六、 思考
  • • 1. 深度算法参数的设置对算法性能的影响？
    • 2. 为什么用CNN（卷积神经网络）？
  • 七、 实验总结

  简单理解CNN卷积神经网络的原理及其使用
  本文使用的代码链接：
  链接：pan.baidu.com/s/1JAKwNl3FCOecyfllfDckHA
  提取码：r47h
  链接2：pan.baidu.com/s/1b4mj5MFwCBj1npKH5SGiJA?pwd=yqbh
  提取码：yqbh

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对该问题，可以按照以下步骤进行数据处理和绘制折线图：

  1. 读取实际值和预测值的数据，生成两个list（或numpy array）

  2. 利用numpy库的isnan函数检查数据中是否存在缺失项，并删除对应的实际值和预测值

  3. 利用matplotlib库进行折线图绘制，将实际值和预测值分别作为x轴和y轴的数据源，设置图例和标题等参数使图像更加清晰、易懂

  下面是参考代码（假设实际值和预测值的数据已经读取）：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  actual_vals = [...] # 读取实际值数据
  predicted_vals = [...] # 读取预测值数据
  
  # 检查是否有缺失项并删除
  nan_indices = np.isnan(actual_vals) | np.isnan(predicted_vals)
  actual_vals = actual_vals[~nan_indices]
  predicted_vals = predicted_vals[~nan_indices]
  
  # 绘制折线图
  plt.plot(actual_vals, label='Actual Values')
  plt.plot(predicted_vals, label='Predicted Values')
  plt.title('Actual vs Predicted Values')
  plt.xlabel('Index')
  plt.ylabel('Value')
  plt.legend()
  plt.show()
  

  如果存在更复杂的数据处理需求，可以考虑使用pandas库或其他数据处理库来进行更加灵活地处理。