用BP神经网络预测2100年全球人口数量的python完整代码以及需要哪些数据集

以下是一个基于BP神经网络的全球人口预测的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('population.csv')

# 特征与标签
X = data.drop(['population'], axis=1)
y = data['population']

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 建立BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_scaled, y)

# 预测
X_2100 = np.array([[2100]])
X_2100_scaled = scaler.transform(X_2100)
y_2100 = model.predict(X_2100_scaled)

# 输出预测结果
print('2100年全球人口数量预测值:', y_2100[0])

数据集需要包含历史人口数量和时间的数据，最好是跨越越多年份的全球人口数据集。另外，为了提高模型的准确性和鲁棒性，可能需要考虑更多的特征和数据来源，例如各国家和地区的人口数据、经济发展数据、自然灾害数据等。