测量值于实际值存放在一个TXT文件中，通过简单bp算法计算测量值以实际值的关系代码

以下是一个简单的BP算法的代码示例，用于计算测量值与实际值之间的关系：

import numpy as np

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')
x = data[:, 0] # 测量值
y = data[:, 1] # 实际值

# 初始化权重和偏置
w1 = np.random.rand(1, 10) # 输入层到隐藏层的权重，假设隐藏层有 10 个神经元
b1 = np.zeros((1, 10)) # 隐藏层的偏置
w2 = np.random.rand(10, 1) # 隐藏层到输出层的权重
b2 = np.zeros((1, 1)) # 输出层的偏置

# 定义激活函数和损失函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

def mse_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

# 训练模型
learning_rate = 0.1
epochs = 1000

for i in range(epochs):
    # 前向传播
    z1 = np.dot(x, w1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(a1, w2) + b2
    y_pred = z2
    
    # 计算损失
    loss = mse_loss(y, y_pred)
    
    # 反向传播
    delta2 = 2 * (y_pred - y)
    delta1 = np.dot(delta2, w2.T) * sigmoid_derivative(z1)
    
    # 更新权重和偏置
    w2 -= learning_rate * np.dot(a1.T, delta2)
    b2 -= learning_rate * np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
    w1 -= learning_rate * np.dot(x.reshape(-1, 1), delta1)
    b1 -= learning_rate * np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True)
    
    # 打印损失
    if i % 100 == 0:
        print('Epoch %d loss: %f' % (i, loss))

# 预测
z1 = np.dot(x, w1) + b1
a1 = sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, w2) + b2
y_pred = z2

# 打印预测结果和实际结果
print('Predicted values:', y_pred)
print('Actual values:', y)

在该代码中，我们首先从一个名为 `data.txt` 的文本文件中读取了测量值和实际值。然后，我们初始化了神经网络的权重和偏置，并定义了激活函数和损失函数。接下来，我们在一个循环中进行了多次训练，每次训练都包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重和偏置。最后，我们使用训练好的神经网络进行预测，并打印出预测结果和实际结果。