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MicroMain能源管理與可持續(xù)性實踐教程1能源管理系統(tǒng)概覽1.1MicroMain能源管理模塊介紹MicroMain的能源管理模塊是專為優(yōu)化能源使用和提升可持續(xù)性而設計的。它通過集成各種能源數(shù)據(jù)，提供實時監(jiān)控、分析和報告功能，幫助企業(yè)識別能源浪費，制定節(jié)能策略，從而降低成本并減少環(huán)境影響。1.1.1功能亮點實時監(jiān)控：監(jiān)測能源消耗，包括電力、水、天然氣等，確保能源使用效率。數(shù)據(jù)分析：通過歷史數(shù)據(jù)對比，識別能源使用模式，預測未來需求。報告生成：自動生成詳細的能源使用報告，包括消耗量、成本和碳足跡。策略建議：基于數(shù)據(jù)分析，提供節(jié)能建議和可持續(xù)性實踐指南。1.2能源數(shù)據(jù)采集與分析MicroMain的能源管理模塊利用先進的數(shù)據(jù)采集技術，從各種能源計量設備中收集數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)分析算法，提供深入的洞察。1.2.1數(shù)據(jù)采集流程設備連接：通過有線或無線方式連接到能源計量設備。數(shù)據(jù)傳輸：將采集到的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)組icroMain的服務器。數(shù)據(jù)存儲：在服務器上存儲數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析。數(shù)據(jù)清洗：去除無效或錯誤的數(shù)據(jù)，確保分析的準確性。1.2.2數(shù)據(jù)分析算法示例假設我們有以下的能源消耗數(shù)據(jù)：energy_data=[

{'date':'2023-01-01','consumption':1200},

{'date':'2023-01-02','consumption':1300},

{'date':'2023-01-03','consumption':1100},

{'date':'2023-01-04','consumption':1400},

{'date':'2023-01-05','consumption':1500},

]我們可以使用Python的Pandas庫來分析這些數(shù)據(jù)，找出平均消耗量：importpandasaspd

#將數(shù)據(jù)轉換為DataFrame

df=pd.DataFrame(energy_data)

#計算平均消耗量

average_consumption=df['consumption'].mean()

print(f'平均能源消耗量:{average_consumption}')1.2.3數(shù)據(jù)分析目的趨勢識別：識別能源消耗的趨勢，預測未來需求。異常檢測：檢測能源消耗的異常情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。效率評估：評估能源使用效率，找出節(jié)能潛力。1.3能源效率提升策略MicroMain的能源管理模塊不僅提供數(shù)據(jù)，還幫助企業(yè)制定和實施能源效率提升策略。1.3.1策略制定目標設定：設定能源消耗的減少目標。策略規(guī)劃：基于數(shù)據(jù)分析，規(guī)劃具體的節(jié)能措施。執(zhí)行與監(jiān)控：實施策略，并持續(xù)監(jiān)控其效果。調(diào)整優(yōu)化：根據(jù)監(jiān)控結果，調(diào)整策略，優(yōu)化能源使用。1.3.2示例策略設備升級：更換老舊設備，采用更高效的能源使用設備。行為改變：培訓員工，提高能源意識，鼓勵節(jié)能行為。自動化控制：使用自動化系統(tǒng)，如智能溫控，減少能源浪費。1.3.3實施步驟評估現(xiàn)狀：使用MicroMain模塊進行能源使用評估。制定計劃：基于評估結果，制定具體的節(jié)能計劃。執(zhí)行計劃：實施計劃，包括設備升級、員工培訓等。持續(xù)監(jiān)控：使用MicroMain模塊持續(xù)監(jiān)控能源使用情況，確保計劃的有效性。通過以上步驟，企業(yè)可以有效地提升能源使用效率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。2可持續(xù)性實踐2.1環(huán)境影響評估與報告環(huán)境影響評估（EIA）是識別、預測、評估和管理項目對環(huán)境可能產(chǎn)生的影響的過程。在“MicroMain：能源管理與可持續(xù)性實踐”中，EIA是確保能源使用和管理決策不會對環(huán)境造成不可逆轉損害的關鍵步驟。報告則詳細記錄評估結果，為決策者提供依據(jù)。2.1.1原理EIA通常包括以下幾個步驟：1.篩選：確定哪些項目需要進行EIA。2.范圍界定：識別項目可能影響的環(huán)境要素。3.預測：使用模型預測項目對環(huán)境的影響。4.評估：分析預測結果，確定影響的嚴重性和可能性。5.減輕措施：提出減少負面影響的策略。6.監(jiān)測與跟蹤：實施后持續(xù)監(jiān)測環(huán)境變化，確保減輕措施有效。2.1.2內(nèi)容項目描述：包括項目位置、規(guī)模、設計和預期的能源使用。環(huán)境現(xiàn)狀：項目所在地的自然環(huán)境和社會經(jīng)濟狀況。影響預測：基于模型的預測結果，如溫室氣體排放、水資源消耗等。環(huán)境影響評估：對預測結果的分析，評估對生態(tài)系統(tǒng)、人類健康的影響。減輕措施：如采用更高效的能源技術、實施廢物回收計劃等。監(jiān)測計劃：詳細說明如何持續(xù)跟蹤項目對環(huán)境的影響。2.2綠色能源解決方案綠色能源解決方案旨在減少對化石燃料的依賴，降低溫室氣體排放，促進能源的可持續(xù)使用。MicroMain平臺通過集成各種綠色能源技術，幫助企業(yè)實現(xiàn)能源管理的綠色轉型。2.2.1原理綠色能源解決方案基于以下原則：1.可再生能源利用：如太陽能、風能、水能等。2.能源效率提升：通過技術改進減少能源浪費。3.碳足跡減少：監(jiān)測和減少溫室氣體排放。4.循環(huán)經(jīng)濟：促進資源的循環(huán)使用，減少廢物。2.2.2內(nèi)容可再生能源項目：如太陽能光伏板的安裝和維護。能源管理系統(tǒng)：監(jiān)測和控制能源使用，優(yōu)化能源分配。綠色建筑標準：采用節(jié)能材料和設計，減少建筑能耗。碳排放監(jiān)測：定期評估碳足跡，實施減排計劃。員工培訓：教育員工關于綠色能源和可持續(xù)性的知識，鼓勵綠色行為。2.2.3示例：太陽能光伏板的能源產(chǎn)出預測#導入必要的庫

importpandasaspd

importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#示例數(shù)據(jù)：太陽能光伏板的性能數(shù)據(jù)

data={

'Temperature':[25,30,22,28,20],

'Radiation':[1000,1100,900,1050,800],

'EnergyOutput':[150,160,140,155,130]

}

df=pd.DataFrame(data)

#定義特征和目標變量

X=df[['Temperature','Radiation']]

y=df['EnergyOutput']

#創(chuàng)建并訓練線性回歸模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#預測新的能源產(chǎn)出

new_data=np.array([[27,1020]])

predicted_output=model.predict(new_data)

print("預測的能源產(chǎn)出：",predicted_output[0])此代碼示例展示了如何使用線性回歸模型預測太陽能光伏板在特定溫度和輻射條件下的能源產(chǎn)出。通過收集歷史數(shù)據(jù)，模型可以學習到溫度和輻射與能源產(chǎn)出之間的關系，從而為未來的能源管理決策提供預測數(shù)據(jù)。2.3可持續(xù)性目標設定與跟蹤設定和跟蹤可持續(xù)性目標是確保企業(yè)長期發(fā)展和環(huán)境責任的重要手段。MicroMain平臺提供工具，幫助企業(yè)設定具體、可衡量的可持續(xù)性目標，并持續(xù)跟蹤這些目標的實現(xiàn)情況。2.3.1原理目標設定基于SMART原則：1.具體（Specific）：目標應清晰明確。2.可衡量（Measurable）：目標應有明確的衡量標準。3.可達成（Achievable）：目標應基于現(xiàn)實情況，可實現(xiàn)。4.相關性（Relevant）：目標應與企業(yè)的核心業(yè)務相關。5.時限性（Time-bound）：目標應有明確的時間框架。2.3.2內(nèi)容目標設定：如減少20%的能源消耗，增加30%的可再生能源使用比例。行動計劃：為實現(xiàn)目標制定的具體步驟。指標與KPI：用于衡量目標進展的關鍵績效指標。定期評估：定期檢查目標實現(xiàn)情況，調(diào)整行動計劃。報告與溝通：向利益相關者報告目標進展，增強透明度。2.3.3示例：設定并跟蹤減少能源消耗的目標#導入必要的庫

importpandasaspd

#示例數(shù)據(jù)：企業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)

data={

'Month':['Jan','Feb','Mar','Apr','May'],

'EnergyConsumption':[1200,1150,1250,1100,1180]

}

df=pd.DataFrame(data)

#設定目標：減少20%的能源消耗

initial_consumption=df['EnergyConsumption'].mean()

target_consumption=initial_consumption*0.8

#跟蹤目標實現(xiàn)情況

df['Target']=target_consumption

df['Deviation']=df['EnergyConsumption']-df['Target']

#輸出結果

print(df)此代碼示例展示了如何使用Python和Pandas庫來設定并跟蹤減少能源消耗的目標。首先，計算企業(yè)過去幾個月的平均能源消耗，然后設定目標為減少20%的消耗。通過計算實際消耗與目標之間的偏差，可以持續(xù)監(jiān)控目標的實現(xiàn)情況，及時調(diào)整策略。以上內(nèi)容詳細介紹了“MicroMain：能源管理與可持續(xù)性實踐”中關于環(huán)境影響評估與報告、綠色能源解決方案以及可持續(xù)性目標設定與跟蹤的原理和內(nèi)容。通過具體示例，展示了如何使用數(shù)據(jù)和模型來支持這些實踐，為企業(yè)實現(xiàn)綠色轉型提供技術指導。3MicroMain在能源管理中的應用3.1軟件安裝與配置3.1.1安裝步驟下載MicroMain能源管理軟件的安裝包。運行安裝程序，按照屏幕上的指示完成安裝。安裝完成后，啟動軟件并進行初次配置。3.1.2配置指南系統(tǒng)設置：配置數(shù)據(jù)庫連接，設置單位系統(tǒng)，如能量單位（千瓦時，焦耳等）。用戶管理：創(chuàng)建和管理用戶賬戶，分配權限。設備管理：輸入或導入設備信息，包括設備類型、位置、能耗標準等。3.2能源數(shù)據(jù)導入與管理3.2.1數(shù)據(jù)導入MicroMain支持多種數(shù)據(jù)導入格式，包括CSV、Excel等。以下是一個CSV數(shù)據(jù)導入的例子：設備ID,設備名稱,位置,能耗(千瓦時)

001,空調(diào)系統(tǒng),一樓,1200

002,照明系統(tǒng),二樓,500

003,電梯,一樓,300導入步驟在MicroMain中選擇“數(shù)據(jù)導入”功能。選擇CSV文件并上傳。確認數(shù)據(jù)映射，即文件中的列與軟件中字段的對應關系。完成導入，檢查數(shù)據(jù)準確性。3.2.2數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)清洗：定期檢查并修正數(shù)據(jù)錯誤，如能耗異常值。數(shù)據(jù)更新：實時或定期更新設備能耗數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)查詢：根據(jù)設備ID、位置等條件查詢能耗數(shù)據(jù)。3.3生成能源報告與分析3.3.1報告生成MicroMain可以自動生成能源報告，包括能耗趨勢、設備能耗對比等。以下是一個生成報告的示例代碼：#導入MicroMain報告生成模塊

importmicromain_report

#設置報告參數(shù)

report_params={

'start_date':'2023-01-01',

'end_date':'2023-01-31',

'device_ids':['001','002','003']

}

#生成報告

report=micromain_report.generate_energy_report(**report_params)

#輸出報告

print(report)報告內(nèi)容能耗趨勢：顯示選定時間段內(nèi)的能耗變化。設備能耗對比：比較不同設備的能耗情況。節(jié)能建議：基于數(shù)據(jù)分析，提供節(jié)能建議。3.3.2數(shù)據(jù)分析MicroMain使用數(shù)據(jù)分析算法來識別能耗模式和異常。例如，通過計算設備的平均能耗和標準差，可以識別能耗異常的設備：#導入數(shù)據(jù)分析模塊

importmicromain_analysis

#設備能耗數(shù)據(jù)

energy_data={

'001':[1200,1250,1150,1300],

'002':[500,550,450,600],

'003':[300,350,250,400]

}

#分析能耗數(shù)據(jù)

analysis=micromain_analysis.analyze_energy(energy_data)

#輸出分析結果

print(analysis)分析結果平均能耗：每個設備的平均能耗。標準差：能耗的波動程度。異常檢測：標記能耗異常的設備。3.4實施節(jié)能措施與監(jiān)控3.4.1節(jié)能措施設備升級：更換能效更高的設備。行為改變：培訓員工，提高能源使用效率。技術應用：如智能控制系統(tǒng)，自動調(diào)節(jié)設備能耗。3.4.2監(jiān)控策略MicroMain提供實時監(jiān)控功能，可以設置能耗閾值，當設備能耗超過閾值時，系統(tǒng)會自動發(fā)送警報。以下是一個設置監(jiān)控閾值的示例代碼：#導入監(jiān)控模塊

importmicromain_monitor

#設置監(jiān)控參數(shù)

monitor_params={

'device_id':'001',

'threshold':1350

}

#啟動監(jiān)控

micromain_monitor.start_energy_monitor(**monitor_params)監(jiān)控功能實時監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)測設備能耗。警報系統(tǒng)：當能耗超過設定閾值時，發(fā)送警報。節(jié)能效果評估：定期評估節(jié)能措施的效果，調(diào)整策略。通過上述步驟，MicroMain不僅能夠幫助管理能源數(shù)據(jù)，還能通過分析和監(jiān)控，有效實施節(jié)能措施，促進能源的可持續(xù)使用。4案例研究與最佳實踐4.1工業(yè)能源管理案例在工業(yè)能源管理中，MicroMain提供了全面的解決方案，旨在優(yōu)化能源使用，減少浪費，同時提高生產(chǎn)效率。以下是一個具體案例，展示了如何通過數(shù)據(jù)分析和智能決策支持系統(tǒng)來實現(xiàn)這一目標。4.1.1案例背景某大型鋼鐵制造企業(yè)面臨能源成本高企的問題，尤其是在電力消耗方面。通過引入MicroMain的能源管理系統(tǒng)，企業(yè)能夠實時監(jiān)控和分析能源使用情況，識別能源浪費的根源，并采取措施進行優(yōu)化。4.1.2解決方案MicroMain的能源管理系統(tǒng)集成了先進的數(shù)據(jù)分析工具，能夠從多個數(shù)據(jù)源收集信息，包括生產(chǎn)機器的運行狀態(tài)、環(huán)境溫度、濕度等。系統(tǒng)通過算法分析這些數(shù)據(jù)，識別出能源消耗的模式和異常，從而提供優(yōu)化建議。數(shù)據(jù)收集與分析數(shù)據(jù)收集是通過安裝在設備上的傳感器實現(xiàn)的。以下是一個Python代碼示例，用于從傳感器收集數(shù)據(jù)并進行初步分析：importpandasaspd

importnumpyasnp

#模擬傳感器數(shù)據(jù)

data={

'timestamp':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=1000,freq='H'),

'machine_id':np.random.randint(1,11,size=1000),

'energy_consumption':np.random.uniform(100,500,size=1000),

'temperature':np.random.uniform(20,30,size=1000),

'humidity':np.random.uniform(40,60,size=1000)

}

#創(chuàng)建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#分析能源消耗與環(huán)境因素的關系

df.groupby(['machine_id','temperature','humidity']).mean()['energy_consumption'].plot(kind='bar')通過上述代碼，我們可以收集并分析不同機器在不同環(huán)境條件下的平均能源消耗，從而找出能源消耗的規(guī)律。異常檢測MicroMain的系統(tǒng)還能夠檢測能源消耗的異常情況。以下是一個使用Python的異常檢測算法示例：fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

#選擇特定機器的能源消耗數(shù)據(jù)

machine_data=df[df['machine_id']==5]['energy_consumption'].values.reshape(-1,1)

#使用IsolationForest檢測異常

clf=IsolationForest(contamination=0.05)

clf.fit(machine_data)

anomaly_scores=clf.decision_function(machine_data)

outliers=clf.predict(machine_data)

#打印異常數(shù)據(jù)點

anomaly_indices=np.where(outliers==-1)

print("異常數(shù)據(jù)點：",df.iloc[anomaly_indices])這段代碼使用了機器學習中的IsolationForest算法來檢測特定機器能源消耗的異常情況，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。4.1.3結果通過MicroMain的能源管理系統(tǒng)，該鋼鐵企業(yè)成功降低了15%的能源成本，同時提高了生產(chǎn)效率。系統(tǒng)還幫助企業(yè)制定了長期的能源優(yōu)化策略，為可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎。4.2商業(yè)建筑能源優(yōu)化商業(yè)建筑的能源管理是另一個MicroMain能夠提供有效解決方案的領域。以下案例展示了如何通過智能建筑管理系統(tǒng)來優(yōu)化能源使用，減少碳足跡。4.2.1案例背景一家位于市中心的大型購物中心面臨能源消耗過高的問題，尤其是在空調(diào)和照明方面。MicroMain的智能建筑管理系統(tǒng)通過智能控制和數(shù)據(jù)分析，幫助購物中心實現(xiàn)了能源的高效利用。4.2.2解決方案智能控制MicroMain的系統(tǒng)能夠根據(jù)實時的人流數(shù)據(jù)和外部環(huán)境條件，自動調(diào)整空調(diào)和照明的設置。以下是一個使用Python的智能控制算法示例：importdatetime

#模擬人流數(shù)據(jù)

people_count=np.random.randint(100,500,size=1000)

#根據(jù)人流調(diào)整空調(diào)溫度

defadjust_ac(people):

ifpeople>400:

return22

elifpeople>200:

return24

else:

return26

#根據(jù)時間調(diào)整照明

defadjust_lighting(time):

iftime.hour<6ortime.hour>20:

return30#亮度百分比

else:

return70

#應用智能控制

adjusted_temperatures=[adjust_ac(count)forcountinpeople_count]

adjusted_lighting=[adjust_lighting(datetime.datetime.now())for_inrange(len(people_count))]這段代碼展示了如何根據(jù)實時的人流數(shù)據(jù)和時間來智能調(diào)整空調(diào)溫度和照明亮度，從而實現(xiàn)能源的高效利用。數(shù)據(jù)分析MicroMain的系統(tǒng)還能夠分析歷史數(shù)據(jù)，預測未來的能源需求，幫助企業(yè)制定更有效的能源管理計劃。以下是一個使用Python進行預測分析的示例：fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA

#使用ARIMA模型預測未來一周的能源消耗

model=ARIMA(adjusted_temperatures,order=(1,1,0))

model_fit=model.fit()

forecast=model_fit.forecast(steps=168)#一周的小時數(shù)

#打印預測結果

print("未來一周的能源消耗預測：",forecast)通過上述代碼，我們可以使用ARIMA時間序列模型來預測未來一周的能源消耗，幫助企業(yè)提前規(guī)劃，避免能源浪費。4.2.3結果MicroMain的智能建筑管理系統(tǒng)幫助購物中心降低了20%的能源消耗，同時保持了舒適的購物環(huán)境。系統(tǒng)還通過數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)提供了長期的能源優(yōu)化策略，促進了可持續(xù)發(fā)展。4.3公共設施可持續(xù)性改進公共設施的能源管理對于實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展至關重要。MicroMain通過其先進的能源管理系統(tǒng)，幫助城市公共設施實現(xiàn)了能源的高效利用和環(huán)境的友好。4.3.1案例背景某城市的公共照明系統(tǒng)消耗了大量的能源，尤其是在夜間。MicroMain的能源管理系統(tǒng)通過智能控制和數(shù)據(jù)分析，幫助城市實現(xiàn)了公共照明的優(yōu)化，減少了能源浪費。4.3.2解決方案智能控制MicroMain的系統(tǒng)能夠根據(jù)實時的光照強度和人流數(shù)據(jù)，自動調(diào)整公共照明的亮度。以下是一個使用Python的智能控制算法示例：#模擬光照強度和人流數(shù)據(jù)

light_intensity=np.random.uniform(0,100,size=1000)

people_count=np.random.randint(0,100,size=1000)

#根據(jù)光照強度和人流調(diào)整照明亮度

defadjust_lighting(light,people):

iflight>50andpeople>50:

return50#亮度百分比

eliflight>50:

return30

elifpeople>50:

return70

else:

return10

#應用智能控制

adjusted_lighting=[adjust_lighting(light,people)forlight,peopleinzip(light_intensity,people_count)]這段代碼展示了如何根據(jù)實時的光照強度和人流數(shù)據(jù)來智能調(diào)整公共照明的亮度，從而實現(xiàn)能源的高效利用。數(shù)據(jù)分析MicroMain的系統(tǒng)還能夠分析歷史數(shù)據(jù)，識別能源消耗的模式，幫助企業(yè)或城市制定更有效的能源管理策略。以下是一個使用Python進行數(shù)據(jù)分析的示例：importmatplotlib.pyplotasplt

#分析光照強度與照明亮度的關系

plt.scatter(light_intensity,adjusted_lighting)

plt.xlabel('光照強度')

plt.ylabel('照明亮度')

plt.title('光照強度與照明亮度的關系')

plt.show()通過上述代碼，我們可以分析光照強度與照明亮度之間的關系，幫助企業(yè)或城市理解在不同光照條件下，如何調(diào)整照明亮度以達到最佳的能源利用效果。4.3.3結果MicroMain的能源管理系統(tǒng)幫助城市降低了30%的公共照明能源消耗，同時保持了良好的夜間照明效果。系統(tǒng)還通過數(shù)據(jù)分析，為城市提供了長期的能源優(yōu)化策略，促進了城市的可持續(xù)發(fā)展。以上案例展示了MicroMain在工業(yè)、商業(yè)和公共設施領域的能源管理與可持續(xù)性實踐。通過智能控制和數(shù)據(jù)分析，MicroMain的解決方案不僅幫助企業(yè)或城市降低了能源成本，還促進了環(huán)境的可持續(xù)性。5能源管理與可持續(xù)性未來趨勢5.1新興技術在能源管理中的應用5.1.1云計算與大數(shù)據(jù)分析云計算和大數(shù)據(jù)分析為能源管理提供了強大的工具。通過收集和分析大量能源消耗數(shù)據(jù)，企業(yè)可以識別模式，預測需求，優(yōu)化能源使用。例如，使用Python的Pandas庫進行數(shù)據(jù)分析：importpandasaspd

#加載能源消耗數(shù)據(jù)

data=pd.read_csv('energy_consumption.csv')

#數(shù)據(jù)預處理

data['timestamp']=pd.to_datetime(data['timestamp'])

data.set_index('timestamp',inplace=True)

#消耗量的平均值

average_consumption=data['consumption'].mean()

#消耗量的峰值檢測

peak_hours=data[data['consumption']>data['consumption'].quantile(0.95)]

#輸出結果

print(f'平均能源消耗:{average_consumption}')

print('峰值消耗小時:')

print(peak_hours)5.1.2人工智能與機器學習AI和機器學習技術可以自動調(diào)整能源系統(tǒng)，減少浪費，提高效率。例如，使用TensorFlow庫訓練一個模型來預測能源需求：importtensorflowastf

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#加載數(shù)據(jù)

data=pd.read_csv('energy_data.csv')

#準備訓練和測試數(shù)據(jù)

X=data.drop('demand',axis=1)

y=data['demand']

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)

#構建模型

model=tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(1)

])

#編譯模型

pile(optimizer='adam',loss='mse')

#訓練模型

model.fit(X_train,y_train,epochs=100)

#預測

predictions=model.predict(X_test)

#評估模型

scor