bp神经网络预测模型代码

BP神经网络是一种常用的预测模型，通常用于解决分类、回归等问题。其代码实现一般分为以下几步：

1. 数据准备：将原始数据进行处理，例如归一化、标准化等，使其符合BP神经网络输入要求。

2. 网络搭建：通过定义神经元个数、隐藏层数、激活函数等参数，构建BP神经网络模型。

3. 训练模型：使用已准备好的数据对模型进行训练，使用梯度下降算法等方法更新权重和偏置，以提高模型预测能力。

4. 模型预测：使用训练好的模型进行预测，得到预测结果。

以下是一个简单的Python实现BP神经网络的代码示例：

import numpy as np

# 数据准备
X = np.array([ [0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1] ])
y = np.array([ , , ,  ])

# 网络搭建
input_layer_size = X.shape
hidden_layer_size = 4
output_layer_size = 1

w1 = np.random.randn(input_layer_size, hidden_layer_size)
b1 = np.random.randn(hidden_layer_size)

w2 = np.random.randn(hidden_layer_size, output_layer_size)
b2 = np.random.randn(output_layer_size)

# 激活函数（sigmoid）
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 训练模型
for i in range(10000):
    # 正向传播
    z1 = np.dot(X, w1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)

    z2 = np.dot(a1, w2) + b2
    y_pred = sigmoid(z2)

    # 反向传播
    error = y_pred - y
    d_y_pred = error * sigmoid(z2) * (1 - sigmoid(z2))

    error_hidden = d_y_pred.dot(w2.T)
    d_hidden = error_hidden * sigmoid(z1) * (1 - sigmoid(z1))

    w2 -= a1.T.dot(d_y_pred) * 0.1
    b2 -= np.sum(d_y_pred, axis=0) * 0.1

    w1 -= X.T.dot(d_hidden) * 0.1
    b1 -= np.sum(d_hidden, axis=0) * 0.1

# 模型预测
z1 = np.dot(X, w1) + b1
a1 = sigmoid(z1)

z2 = np.dot(a1, w2) + b2
y_pred = sigmoid(z2)

print(y_pred)