Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
+from keras.models import load_model
+
+# Modeli yükle
+model = load_model('lstm_model.h5')  # Model dosyasının adı
+
+# Streamlit uygulaması
+st.title('Acea Water Tahmin Uygulaması')
+
+# Kullanıcıdan girdi al
+st.sidebar.header('Girdi Bilgileri')
+
+# Kullanıcıdan alınacak girdileri tanımla
+city = st.sidebar.selectbox('Şehir Seçin:', ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir'])  # Şehir seçenekleri
+month = st.sidebar.number_input('Ay', min_value=1, max_value=12)
+day = st.sidebar.number_input('Gün', min_value=1, max_value=31)
+year = st.sidebar.number_input('Yıl', min_value=2000, max_value=2023)
+
+# Diğer özellikler
+P1 = st.sidebar.number_input('P1 Değeri', min_value=0)
+P2 = st.sidebar.number_input('P2 Değeri', min_value=0)
+# ... Diğer özellikleri ekleyin (toplam 30 özellik olmalı)
+
+# Kullanıcı girdilerini DataFrame'e dönüştür
+input_data = pd.DataFrame({
+    'City': [city],
+    'Month': [month],
+    'Day': [day],
+    'Year': [year],
+    'P1': [P1],
+    'P2': [P2],
+    # ... Diğer özellikleri ekleyin
+})
+
+# One-hot encoding işlemi
+encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+city_encoded = encoder.fit_transform(input_data[['City']])
+city_encoded_df = pd.DataFrame(city_encoded, columns=encoder.get_feature_names_out(['City']))
+
+# Girdileri birleştir
+input_data = pd.concat([input_data.drop('City', axis=1), city_encoded_df], axis=1)
+
+# Gerekli ön işleme adımlarını uygulayın
+scaler = StandardScaler()
+input_data_scaled = scaler.fit_transform(input_data)
+
+# Giriş verilerini uygun şekle dönüştür
+input_data_reshaped = input_data_scaled.reshape((1, 1, input_data_scaled.shape[1]))
+
+# Tahmin yapma
+if st.button("Tahmin Et"):
+    prediction = model.predict(input_data_reshaped)
+    st.success(f'Tahmin Edilen Su Tüketimi: {prediction[0][0]:.2f} birim')

lstm_model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:badf81c5204c3dc4934aa88af8a9343569ef5a878cadfeb8bfdb9869556b0901
+size 1631856

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+streamlit
+tensorflow
+opencv-python
+scikit-learn
+torch
+torchvision
+matplotlib
+transformers
+sentencepiece
+plotly