import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.neural_network import MLPRegressor from pyswarm import pso file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file # 数据预处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) X = data_scaled[:, :-1] y = data_scaled[:, -1] # 定义BP神经网络模型 def neural_network(w): clf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(8, 4), activation='relu', solver='lbfgs') clf.fit(X, y) return clf.predict(X) # 定义粒子群算法目标函数 def objective_function(w): return ((neural_network(w) - y) ** 2).mean() # 使用粒子群算法优化BP神经网络模型 lb = np.zeros(8) ub = np.ones(8) xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, maxiter=100) # 输出预测结果 predicted = neural_network(xopt) predicted = scaler.inverse_transform(np.concatenate((X, predicted.reshape(-1, 1)), axis=1))[:, -1] print(predicted)
时间: 2024-03-28 09:39:02 浏览: 16
这段代码是一个简单的使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型预测的例子。首先,读取名为"zhong.xlsx"的Excel文件,并对数据进行归一化处理。然后,定义了一个包含两个隐藏层的BP神经网络模型,其中第一个隐藏层有8个神经元,第二个隐藏层有4个神经元。接着,定义了一个目标函数,用于计算BP神经网络模型的预测误差。最后,使用PSO算法来优化BP神经网络模型的参数,得到预测结果。最终输出的是将预测结果反归一化后的数值。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。
import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt
这段代码的作用是导入一些常用的机器学习和数据分析库,包括pandas、numpy、scipy、sklearn和matplotlib.pyplot。其中,pandas和numpy用于数据处理和操作,scipy用于科学计算,sklearn用于机器学习算法,matplotlib用于数据可视化。另外,这段代码还使用了KMeans算法来进行聚类分析。