PYthon 生态系统服务价值BP神经网络预测,代码
时间: 2023-07-08 17:20:08 浏览: 57
以下是一个简单的BP神经网络预测Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
# 初始化权重矩阵
self.weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, input_nodes**-0.5, (input_nodes, hidden_nodes))
self.weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, hidden_nodes**-0.5, (hidden_nodes, output_nodes))
# 初始化学习率
self.learning_rate = learning_rate
# 训练函数
def train(self, inputs, targets):
# 转换输入和目标矩阵
inputs = np.array(inputs, ndmin=2).T
targets = np.array(targets, ndmin=2).T
# 计算隐藏层输入和输出
hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
# 计算输出层输入和输出
final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
final_outputs = sigmoid(final_inputs)
# 计算输出层误差
output_errors = targets - final_outputs
# 计算隐藏层误差
hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output, output_errors) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)
# 更新输出层权重
self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot(hidden_outputs, output_errors.T)
# 更新隐藏层权重
self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot(inputs, hidden_errors.T)
# 预测函数
def predict(self, inputs):
# 转换输入矩阵
inputs = np.array(inputs, ndmin=2).T
# 计算隐藏层输入和输出
hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
# 计算输出层输入和输出
final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
final_outputs = sigmoid(final_inputs)
return final_outputs
```
下面是使用该BP神经网络类进行预测的示例代码:
```python
# 导入数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
# 提取输入和输出
inputs = data[:, :-1]
targets = data[:, -1:]
# 创建BP神经网络
network = BPNeuralNetwork(input_nodes=3, hidden_nodes=4, output_nodes=1, learning_rate=0.1)
# 训练网络
for i in range(1000):
for j in range(len(inputs)):
network.train(inputs[j], targets[j])
# 预测输出
print(network.predict([1, 2, 3]))
```
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