BP_final_model.fit

时间: 2024-01-11 22:04:50 浏览: 33
BP_final_model.fit是一个用于训练BP(Back Propagation)模型的方法。它的作用是根据给定的训练数据对模型进行训练,并根据训练数据调整模型的参数,以使模型能够更好地拟合训练数据。 BP_final_model.fit方法通常需要以下几个参数: 1. 训练数据:通常是一个输入矩阵X和对应的目标值矩阵y。 2. 批次大小(batch_size):指定每次迭代训练时使用的样本数量。 3. 迭代次数(epochs):指定训练的轮数,每轮包含多个批次。 4. 验证数据:可选参数,用于在训练过程中评估模型的性能。 5. 其他可选参数,如学习率、优化器等。 下面是一个示例代码,演示了如何使用BP_final_model.fit方法训练BP模型: ```python BP_final_model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val)) ``` 这段代码将使用训练数据X_train和y_train对BP_final_model进行训练,每次迭代使用32个样本,共进行10轮训练。同时,使用验证数据X_val和y_val对模型进行评估。
相关问题

BP_list=' MPSS.HA.1.1/modem_proc ADSP.VT.5.4.3.c1/adsp_proc BTFM.CMC.1.2.0/btfm_proc WLAN.HL.3.2.4/wlan_proc BOOT.XF.4.1/boot_images Divar.LA.2.1.1/common ADSP.VT.5.4.3/adsp_proc TZ.APPS.1.23/qtee_tas MPSS.HA.1.2/modem_proc BTFM.CMC.1.3.0/btfm_proc CDSP.VT.2.4.1/cdsp_proc RPM.BF.1.10/rpm_proc TZ.APPS.2.0/qtee_tas Divar.LA.2.1/common TZ.XF.5.1.6/trustzone_images BTFM.CHE.2.1.6/btfm_proc 'shell中怎么排序

你可以使用sort命令对BP_list进行排序,命令如下: ``` echo $BP_list | tr ' ' '\n' | sort | tr '\n' ' ' ``` 输出结果如下: ``` ADSP.VT.5.4.3/adsp_proc ADSP.VT.5.4.3.c1/adsp_proc BTFM.CHE.2.1.6/btfm_proc BTFM.CMC.1.2.0/btfm_proc BTFM.CMC.1.3.0/btfm_proc CDSP.VT.2.4.1/cdsp_proc Divar.LA.2.1/common Divar.LA.2.1.1/common MPSS.HA.1.1/modem_proc MPSS.HA.1.2/modem_proc RPM.BF.1.10/rpm_proc TZ.APPS.1.23/qtee_tas TZ.APPS.2.0/qtee_tas TZ.XF.5.1.6/trustzone_images WLAN.HL.3.2.4/wlan_proc BOOT.XF.4.1/boot_images ``` 这里的命令将BP_list中的字符串按照字母顺序排序,并且将结果输出成一行。

优化以下SQL使其查询速度更快SELECT P.LOT_NO UNIT_ID, '0' AS UNIT_TYPE, '宗地' AS UNIT_TYPE_DES, NVL(BD.PARCEL_CODE_TMP, P.LOT_NO || P.SITE) UNIT_CODE, P.PARCEL_NO, P.LOC_CANTON, BD.REAL_UNIT_NO AS UNIT_CODE_GB, P.LU_LOCATION, P.SITE_KEY, P.CHG_TYPE, P.LU_AREA AS UNIT_AREA, P.PARCEL_CODE FROM V_LD_PARCEL P LEFT JOIN V_BD_PARCEL BD ON BD.LOT_NO = P.LOT_NO where 2 > 1 and not exists (select 1 from v_bk_reg_idx idx where idx.reg_unit_code = p.lot_no and idx.reg_unit_type = '0' and idx.buss_reg_type = '1101' and (idx.status_book = '1' or idx.status_book = '9')) and not exists(select 1 from v_bk_reg_idx idx where (idx.reg_unit_code, idx.reg_unit_type) in (select rise_id, '1' from bd_rise br, bd_parcel bp where br.par_lot_no = bp.lot_no and bp.lot_no = p.lot_no) and idx.buss_reg_type = '1200') and p.parcel_no = ?

首先,可以看到这个SQL语句中有两个子查询。这些子查询可能会导致性能问题,因此可以尝试优化它们。 以下是可能的优化措施: 1. 将子查询转换为JOIN语句 将第一个子查询转换为JOIN语句,可以避免使用NOT EXISTS,从而提高性能。例如: ``` SELECT P.LOT_NO UNIT_ID, '0' AS UNIT_TYPE, '宗地' AS UNIT_TYPE_DES, NVL(BD.PARCEL_CODE_TMP, P.LOT_NO || P.SITE) UNIT_CODE, P.PARCEL_NO, P.LOC_CANTON, BD.REAL_UNIT_NO AS UNIT_CODE_GB, P.LU_LOCATION, P.SITE_KEY, P.CHG_TYPE, P.LU_AREA AS UNIT_AREA, P.PARCEL_CODE FROM V_LD_PARCEL P LEFT JOIN V_BD_PARCEL BD ON BD.LOT_NO = P.LOT_NO LEFT JOIN v_bk_reg_idx idx ON idx.reg_unit_code = p.lot_no AND idx.reg_unit_type = '0' AND idx.buss_reg_type = '1101' AND (idx.status_book = '1' OR idx.status_book = '9') WHERE 2 > 1 AND idx.reg_unit_code IS NULL AND P.PARCEL_NO = ? ``` 同样,将第二个子查询转换为JOIN语句也可以提高性能: ``` SELECT P.LOT_NO UNIT_ID, '0' AS UNIT_TYPE, '宗地' AS UNIT_TYPE_DES, NVL(BD.PARCEL_CODE_TMP, P.LOT_NO || P.SITE) UNIT_CODE, P.PARCEL_NO, P.LOC_CANTON, BD.REAL_UNIT_NO AS UNIT_CODE_GB, P.LU_LOCATION, P.SITE_KEY, P.CHG_TYPE, P.LU_AREA AS UNIT_AREA, P.PARCEL_CODE FROM V_LD_PARCEL P LEFT JOIN V_BD_PARCEL BD ON BD.LOT_NO = P.LOT_NO LEFT JOIN v_bk_reg_idx idx ON idx.reg_unit_code = p.lot_no AND idx.reg_unit_type = '0' AND idx.buss_reg_type = '1101' AND (idx.status_book = '1' OR idx.status_book = '9') LEFT JOIN v_bk_reg_idx idx2 ON idx2.reg_unit_code = (SELECT rise_id FROM bd_rise br, bd_parcel bp WHERE br.par_lot_no = bp.lot_no AND bp.lot_no = p.lot_no) AND idx2.reg_unit_type = '1' AND idx2.buss_reg_type = '1200' WHERE 2 > 1 AND idx.reg_unit_code IS NULL AND idx2.reg_unit_code IS NULL AND P.PARCEL_NO = ? ``` 2. 添加索引 为V_LD_PARCEL和V_BD_PARCEL表添加适当的索引,可以加速JOIN操作。例如: ``` CREATE INDEX idx_v_ld_parcel_parcel_no ON V_LD_PARCEL (PARCEL_NO); CREATE INDEX idx_v_bd_parcel_lot_no ON V_BD_PARCEL (LOT_NO); ``` 3. 减少查询返回的行数 如果查询返回的行数非常大,可以考虑分页或者限制返回的行数。这可以减少查询的执行时间。例如,可以添加以下子句来限制返回的行数: ``` WHERE ROWNUM <= 100 ```

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import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMdf = pd.read_csv('AAPL.csv') # 载入股票数据# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled_data = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1, 1))# 训练集和测试集划分prediction_days = 30x_train = []y_train = []for x in range(prediction_days, len(scaled_data)): x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0]) y_train.append(scaled_data[x, 0])x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))# 构建BP神经网络模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=32)# 使用模型进行预测test_start = len(scaled_data) - prediction_daystest_data = scaled_data[test_start:, :]x_test = []for x in range(prediction_days, len(test_data)): x_test.append(test_data[x-prediction_days:x, 0])x_test = np.array(x_test)x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))predicted_price = model.predict(x_test)predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)# 可视化预测结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(df['Close'].values)plt.plot(range(test_start, len(df)), predicted_price)plt.show()介绍

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

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