bp神经网络预测模型Python

以下是一个简单的用Python实现bp神经网络预测模型的例子：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 准备训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([0, 1, 1, 0])

# 创建bp神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(2,), activation='logistic', solver='lbfgs')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
X_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个例子中，我们创建了一个包含一个隐藏层的bp神经网络模型，使用逻辑激活函数和lbfgs求解器进行训练。训练数据包括4个输入样本和对应的输出标签。使用fit()方法进行模型训练后，我们使用predict()方法对测试数据进行预测，并打印预测结果。

当然，这只是一个简单的例子。在实际应用中，需要根据具体问题进行数据预处理、模型参数调优等操作，以获得更好的预测效果。