基于遗传算法的BP神经网络回归预测代码

下面是一个基于遗传算法的BP神经网络回归预测的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from genetic_algorithm import GeneticAlgorithm

# 定义BP神经网络回归模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 加载训练数据和测试数据
train_data = np.loadtxt('train_data.csv', delimiter=',')
test_data = np.loadtxt('test_data.csv', delimiter=',')

# 提取训练数据和测试数据的特征和标签
X_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
X_test, y_test = test_data[:, :-1], test_data[:, -1]

# 定义适应度函数，即神经网络的均方误差
def fitness_func(weights):
    model.coefs_ = weights
    y_pred = model.predict(X_train)
    return mean_squared_error(y_train, y_pred)

# 定义遗传算法参数
pop_size = 50
num_parents = 25
mutation_rate = 0.01
num_generations = 100

# 初始化遗传算法对象
ga = GeneticAlgorithm(fitness_func, pop_size=pop_size, num_parents=num_parents, mutation_rate=mutation_rate)

# 运行遗传算法优化神经网络权重
best_weights = ga.run(num_generations)

# 使用优化后的神经网络进行预测
model.coefs_ = best_weights
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Test MSE:', mse)

这段代码中，我们首先定义了一个BP神经网络回归模型，然后加载训练数据和测试数据，并提取特征和标签。接着，我们定义了适应度函数，即神经网络的均方误差，以及遗传算法的参数。然后，我们初始化了遗传算法对象，并运行遗传算法优化神经网络权重。最后，我们使用优化后的神经网络进行预测，并计算预测结果的均方误差。