BP神经网络对交通标识进行分类预测 python代码

以下是一个使用BP神经网络对交通标识进行分类预测的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载训练数据集和测试数据集
train_data = np.loadtxt('train_data.txt')
train_labels = np.loadtxt('train_labels.txt')
test_data = np.loadtxt('test_data.txt')
test_labels = np.loadtxt('test_labels.txt')

# 创建BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=500, alpha=0.0001,
                      solver='adam', verbose=10,  random_state=1)
                      
# 使用训练数据集训练模型
model.fit(train_data, train_labels)

# 使用测试数据集进行预测
predicted_labels = model.predict(test_data)

# 输出预测结果
print("Predicted labels: ", predicted_labels)
print("Actual labels: ", test_labels)

在这个示例中，我们使用了一个MLPClassifier类来创建BP神经网络模型。我们使用了三个数据集：训练数据集、训练标签集和测试数据集。我们使用fit方法将训练数据集和训练标签集传递给模型，对模型进行训练。之后，我们使用predict方法对测试数据集进行预测，并将预测结果与实际标签进行比较。