请写出python写一个用三个输入值预测一个输出值的bp神经网络预测代码,并估计其准确性和误差
时间: 2023-03-27 18:02:45 浏览: 167
BP神经网络预测(python)
以下是一个简单的 Python 代码,用于训练一个具有一个隐藏层的 BP 神经网络,以预测三个输入值的输出值:
```
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 NeuralNetwork:
def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
self.input_nodes = input_nodes
self.hidden_nodes = hidden_nodes
self.output_nodes = output_nodes
self.learning_rate = learning_rate
# 初始化权重
self.weights_input_hidden = np.random.normal(., self.input_nodes**-.5, (self.input_nodes, self.hidden_nodes))
self.weights_hidden_output = np.random.normal(., self.hidden_nodes**-.5, (self.hidden_nodes, self.output_nodes))
# 初始化偏置项
self.bias_hidden = np.zeros((1, self.hidden_nodes))
self.bias_output = np.zeros((1, self.output_nodes))
def train(self, inputs, targets):
# 转换输入和目标数组为二维数组
inputs = np.array(inputs, ndmin=2)
targets = np.array(targets, ndmin=2)
# 前向传播
hidden_inputs = np.dot(inputs, self.weights_input_hidden) + self.bias_hidden
hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
final_inputs = np.dot(hidden_outputs, self.weights_hidden_output) + self.bias_output
final_outputs = sigmoid(final_inputs)
# 反向传播
output_errors = targets - final_outputs
hidden_errors = np.dot(output_errors, self.weights_hidden_output.T) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)
# 更新权重和偏置项
self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot(hidden_outputs.T, output_errors)
self.bias_output += self.learning_rate * np.sum(output_errors, axis=, keepdims=True)
self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot(inputs.T, hidden_errors)
self.bias_hidden += self.learning_rate * np.sum(hidden_errors, axis=)
def predict(self, inputs):
# 转换输入数组为二维数组
inputs = np.array(inputs, ndmin=2)
# 前向传播
hidden_inputs = np.dot(inputs, self.weights_input_hidden) + self.bias_hidden
hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
final_inputs = np.dot(hidden_outputs, self.weights_hidden_output) + self.bias_output
final_outputs = sigmoid(final_inputs)
return final_outputs
# 创建一个 BP 神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 4
output_nodes = 1
learning_rate = .1
nn = NeuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)
# 训练神经网络
inputs = [[.1, .2, .3], [.4, .5, .6], [.7, .8, .9]]
targets = [[.4], [.5], [.6]]
for i in range(100):
for j in range(len(inputs)):
nn.train(inputs[j], targets[j])
# 预测输出值
test_inputs = [[.2, .3, .4], [.5, .6, .7], [.8, .9, 1.]]
for i in range(len(test_inputs)):
print("输入值:", test_inputs[i], "预测输出值:", nn.predict(test_inputs[i]))
```
这个代码使用 sigmoid 函数作为激活函数,使用随机初始化的权重和偏置项,使用反向传播算法进行训练。在训练过程中,我们使用了三个输入值和一个输出值的训练数据,进行了 100 次迭代。在预测过程中,我们使用了三个新的输入值,输出了神经网络的预测结果。
准确性和误差的估计取决于训练数据和神经网络的结构和参数设置。在这个简单的例子中,我们只使用了一个隐藏层和一个输出层,可能无法处理更复杂的数据和模式。因此,我们需要根据具体情况进行调整和优化。
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