import numpy as np # 原始数据 data = np.array([[2012, 9043],[2013, 9945.4],[2014, 10640.6],[2015, 10879.5],[2016, 11477.2],[2017, 12450.6],[2018, 13362.9],[2019, 14055.5]]) # 对数变换 data[:, 1] = np.log(data[:, 1]) # 将年份作为输入特征，将地区生产总值作为输出特征 X_train = data[:, 0].reshape(-1, 1) y_train = data[:, 1].reshape(-1, 1) from sklearn.neural_network import MLPRegressor # 建立神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100), max_iter=10000) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测2020-2022年的地区生产总值 X_test = np.array([2020, 2021, 2022]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果反变换回原始数据的单位 y_pred = np.exp(y_pred) # 打印预测结果 print('2020年地区生产总值预测值为：{:.2f}亿元'.format(y_pred[0])) print('2021年地区生产总值预测值为：{:.2f}亿元'.format(y_pred[1])) print('2022年地区生产总值预测值为：{:.2f}亿元'.format(y_pred[2]))

这段代码是使用神经网络模型对某地区的年度生产总值进行预测，并且使用了对数变换来处理数据，从而提高模型的准确性。其中，代码通过 sklearn 库中的 MLPRegressor 类来建立神经网络模型，并且使用了两个包含 100 个神经元的隐藏层。然后，使用 fit() 方法来训练模型，使用 predict() 方法来对未来三年的地区生产总值进行预测。最后，使用 exp() 方法将预测结果反变换回原始数据的单位，并且使用 print() 方法将预测结果打印出来。

相关问题

将import numpy as np# 输入数据data = np.array([576.73, 1036.66, 1286.93, 1774.94])# 计算X轴的值，从0开始，每隔1递增x = np.arange(4)# 用一次多项式拟合，相当于线性拟合fit = np.polyfit(x, data, 1)# 预测未来四年的数据future_x = np.arange(4, 8)future_y = fit[0] * future_x + fit[1]# 输出结果，保留两位小数print(np.round(future_y, 2))结果用Python编写可视化代码

以下是使用Matplotlib库实现可视化的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
data = np.array([576.73, 1036.66, 1286.93, 1774.94])

# 计算X轴的值，从0开始，每隔1递增
x = np.arange(4)

# 用一次多项式拟合，相当于线性拟合
fit = np.polyfit(x, data, 1)

# 预测未来四年的数据
future_x = np.arange(4, 8)
future_y = fit[0] * future_x + fit[1]

# 可视化结果
plt.plot(x, data, 'o', label='原始数据')
plt.plot(future_x, future_y, 'r', label='预测数据')
plt.legend()
plt.show()

运行该代码，会得到一张包括原始数据和预测数据的折线图。

from keras.layers import Conv1Dfrom keras.models import Sequentialimport numpy as np# 模拟输入数据data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 定义滑动窗口的长度window_size = 3# 定义模型model = Sequential()model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, padding='causal', activation='linear', input_shape=(None, 1)))# 设置卷积核的权重为均值滤波器weights = np.ones(window_size) / window_sizemodel.set_weights([np.transpose(np.array([weights]))])# 对数据进行滑动平均处理result = model.predict(data.reshape(1, -1, 1))print("原始数据：", data)print("滑动平均结果：", result.squeeze())这段代码怎么修改让平滑后的终值与原序列相比不改变

要让平滑后的终值与原序列相比不改变，可以直接将卷积核的权重设置为一个长度为1的数组，即只取当前值作为平均值。修改后的代码如下所示：

from keras.layers import Conv1D
from keras.models import Sequential
import numpy as np

# 模拟输入数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 定义滑动窗口的长度
window_size = 1

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, padding='causal', activation='linear', input_shape=(None, 1)))

# 设置卷积核的权重为均值滤波器
weights = np.ones(window_size) / window_size
model.set_weights([np.transpose(np.array([weights]))])

# 对数据进行滑动平均处理
result = model.predict(data.reshape(1, -1, 1))

print("原始数据：", data)
print("滑动平均结果：", result.squeeze())

在上述代码中，将滑动窗口的长度 `window_size` 设置为1，并将卷积核的权重 `weights` 设置为 `[1]`，这样就可以实现只取当前值作为平均值的效果。