import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.metrics import mean_squared_error # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') X = data.iloc[:, 0:8].values Y = data.iloc[:, 0:8].values # 将数据划分为训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.7) test_size = len(X) - train_size X_train, X_test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] Y_train, Y_test = Y[0:train_size, :], Y[train_size:len(Y), :] # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(8, 1))) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train.reshape(-1, 8, 1), Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predicted = model.predict(X_test.reshape(-1, 8, 1)) # 输出预测结果和均方误差 print("预测结果：\n", predicted) print("均方误差：", mean_squared_error(Y_test, predicted))这个程序里面加入预测值四舍五入取整值过滤重复值

好的，您可以在四舍五入取整后使用pandas的drop_duplicates()函数过滤predicted中的重复值，如下所示：

# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(X_test.reshape(-1, 8, 1))

# 四舍五入取整
predicted = predicted.round()

# 过滤重复值
predicted = pd.DataFrame(predicted).drop_duplicates().values

# 输出预测结果和均方误差
print("预测结果：\n", predicted)
print("均方误差：", mean_squared_error(Y_test, predicted))

这将使predicted中的值四舍五入为整数，并使用pandas的drop_duplicates()函数过滤其中的重复值，以提高结果的准确性。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras import optimizers import time解说代码

这段代码主要是用于机器学习模型的建立和训练，具体解释如下：

- `numpy` 是 Python 中用于科学计算的一个库。
- `matplotlib` 是 Python 中一个常用的绘图库。
- `pandas` 是 Python 中用于数据分析的一个库。
- `math` 是 Python 中的数学库，提供了许多数学函数。
- `keras` 是一个用于构建深度学习模型的框架。
- `Sequential` 是 Keras 中的一种模型类型，表示将多个神经网络层按顺序堆叠的模型。
- `Dense` 是 Keras 中的一种层类型，表示全连接层。
- `Activation` 是 Keras 中的一种层类型，表示激活函数层。
- `Dropout` 是 Keras 中的一种层类型，表示随机丢弃一定比例的神经元，以防止过拟合。
- `LSTM` 是 Keras 中的一种层类型，表示长短期记忆网络，用于处理序列数据。
- `MinMaxScaler` 是 scikit-learn 中的一个预处理类，用于将数据缩放到指定范围内。
- `mean_squared_error` 是 scikit-learn 中的一个回归评价指标，用于计算均方误差。
- `optimizers` 是 Keras 中的一个优化器模块，提供了多种优化算法。

这段代码中主要完成了以下几个任务：

1. 导入所需的库和模块。
2. 定义一个序列模型 `Sequential`。
3. 添加多个全连接层 `Dense`，并使用激活函数 `Activation` 进行非线性变换。
4. 添加多个随机丢弃层 `Dropout`，以防止过拟合。
5. 添加一个 LSTM 层 `LSTM`，用于处理序列数据。
6. 编译模型，并指定优化算法和评价指标。
7. 对数据进行预处理，将其缩放到指定范围内。
8. 将训练数据拟合到模型中，并指定训练次数和批次大小。
9. 对测试数据进行预测，并计算均方误差。

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.metrics import mean_squared_error # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') X = data.iloc[:, 0:8].values Y = data.iloc[:, 0:8].values # 将数据划分为训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.7) test_size = len(X) - train_size X_train, X_test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] Y_train, Y_test = Y[0:train_size, :], Y[train_size:len(Y), :] # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(8, 1))) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train.reshape(-1, 8, 1), Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predicted = model.predict(X_test.reshape(-1, 8, 1)) # 输出预测结果和均方误差 print("预测结果：\n", predicted) print("均方误差：", mean_squared_error(Y_test, predicted))这个程序里面加入预测值四舍五入取整值

好的，您可以在预测后将predicted中的值使用round()函数四舍五入为整数，如下所示：

# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(X_test.reshape(-1, 8, 1))

# 四舍五入取整
predicted = predicted.round()

# 输出预测结果和均方误差
print("预测结果：\n", predicted)
print("均方误差：", mean_squared_error(Y_test, predicted))

这将使predicted中的值四舍五入为整数，以便更好地与实际值进行比较。