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    文件类型: .rar
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    发布日期: 2024-05-07
  • 语言: Python
  • 标签: 负荷一寸  

资源简介

实时负荷预测,15分钟到4小时

资源截图

代码片段和文件信息

import MySQLdb
import pandas as pd

class Data():

    def connect(self):
        self.db = MySQLdb.Connect(“192.168.0.250“ “mywind“ “123456“ “pems“)
        self.cursor = self.db.cursor()
        # print(“连接数据库成功“)

    def getModelData(self):
        self.connect()
        self.cursor.execute(
            “SELECT time volum FROM data_load“)
        data = self.cursor.fetchall()
        self.db.close()
        data = self.prefixData(data)
        return data

    def getPredictData(self startTime endTime):
        self.connect()

        sql = “SELECT time volum FROM data_load where time between ‘“ + startTime + “‘ and ‘“ + endTime + “‘“

        self.cursor.execute(sql)
        data = self.cursor.fetchall()
        self.db.close()
        data = self.prefixData(data)

        return data

    def savePredictData(self time value):
        # self.connect()

        sql = ‘‘

        id = self.countTime(time)

        if self.countTime(time) > 0:
            sql = “UPDATE data_load set predict = “ + str(value) + “ where id=“ + str(id)
        else:
            sql = “INSERT INTO data_load(time predict) VALUES (‘“ + time + “‘“ + str(value) + “)“

        print(sql)

        self.cursor.execute(sql)
        self.db.commit()
        self.db.close()

        # sql = “““ insert into %s %s values %s “““ % (dbName dbField data_values)

    def countTime(self time):
        self.connect()
        sql = “SELECT id FROM pems.data_load where time = ‘“ + time + “‘“

        self.cursor.execute(sql)
        data = self.cursor.fetchone()[0]

        print(data)

        return data


    def prefixData(self data):
        ret = [];

        for i in range(len(data)):
            ret.append(data[i][1])

        return ret;





 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      36963  2020-11-23 14:41  数据集\data_load.csv

     文件     144919  2019-08-14 22:43  数据集\loaddata.txt

     文件       1844  2020-09-02 17:41  源码\data.py

     文件       3777  2020-09-02 17:41  源码\LSTM.py

     文件       2413  2020-09-02 17:41  源码\predict.py

     目录          0  2020-11-23 14:46  数据集

     目录          0  2020-11-23 14:46  源码

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