改进的粒子群算法优化bp神经网络预测番茄产量python代码案例

以下是使用改进的粒子群算法优化BP神经网络进行番茄产量预测的Python代码案例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv("tomato.csv")
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 定义BP神经网络模型
def train_MLP(x, y):
    model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)
    model.fit(x, y)
    return model

# 定义适应度函数
def fitness_function(weights, x, y):
    n_features = x.shape[1]
    n_hidden = int(weights[0])
    n_output = 1
    clf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(n_hidden,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)
    clf.fit(x, y)
    y_pred = clf.predict(x)
    mae = mean_absolute_error(y, y_pred)
    return mae

# PSO优化
lb = [1]
ub = [10]
xopt, fopt = pso(fitness_function, lb, ub, args=(X, y))

# 训练模型
model = train_MLP(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 输出结果
print("预测值：", y_pred)
print("真实值：", y)
print("MAE：", mean_absolute_error(y, y_pred))

其中，`data` 是样本数据，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。`train_MLP` 函数用来训练BP神经网络模型，`fitness_function` 是适应度函数，用来计算模型的适应度。`pso` 函数使用改进的粒子群算法进行优化，得到最优的隐层数量。最后，使用训练好的模型进行预测，并输出预测结果和MAE。