改进的粒子群算法优化bp神经网络预测番茄产量python代码案例

以下是改进的粒子群算法优化BP神经网络预测番茄产量的Python代码案例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data['temperature'] = scaler.fit_transform(data['temperature'].values.reshape(-1, 1))
data['rainfall'] = scaler.fit_transform(data['rainfall'].values.reshape(-1, 1))
data['yield'] = scaler.fit_transform(data['yield'].values.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.67)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 构建BP神经网络模型
def train_model(params):
    nn = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(params[0], params[1]), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
    nn.fit(train_data[['temperature', 'rainfall']], train_data['yield'])
    pred = nn.predict(test_data[['temperature', 'rainfall']])
    mse = mean_squared_error(test_data['yield'], pred)
    return mse

# 粒子群算法优化BP神经网络模型
lb = [1, 1]
ub = [10, 10]
xopt, fopt = pso(train_model, lb, ub, swarmsize=100, maxiter=50)

# 输出最优参数和最小均方误差
print('最优参数：', xopt)
print('最小均方误差：', fopt)

# 绘制预测结果图
nn = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(int(xopt[0]), int(xopt[1])), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
nn.fit(data[['temperature', 'rainfall']], data['yield'])
pred = nn.predict(data[['temperature', 'rainfall']])
plt.plot(data['yield'], label='实际值')
plt.plot(pred, label='预测值')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码案例中，我们使用了粒子群算法来优化BP神经网络模型，以预测番茄产量。首先，我们读取数据并进行数据预处理，包括对温度、降雨量和产量进行归一化处理。然后，我们将数据划分为训练集和测试集。接下来，我们定义了一个train_model函数，用于训练BP神经网络模型并计算测试集上的均方误差。最后，我们使用pso函数来优化BP神经网络模型，其中lb和ub分别为参数的下界和上界，swarmsize和maxiter分别为粒子群大小和最大迭代次数。最终，我们输出最优参数和最小均方误差，并绘制预测结果图。

需要注意的是，这个代码案例中使用的是Python的pyswarm库来实现粒子群算法。如果您使用的是其他遗传算法库或者粒子群算法库，代码实现会有所不同。