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)
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。
import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)
这段代码导入了一系列的Python库,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中,NumPy是Python科学计算的核心库,Pandas是数据处理的重要库,Matplotlib是绘图库,scikit-learn是机器学习库。接下来,使用Pandas读取一个CSV文件,该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv,文件没有列名,所以header参数设置为None。
import time import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout import tkinter as tk from tkinter import ttk from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tkinter.messagebox import showinfo # pip install pyserial import serial import serial.tools.list_ports from main import MyClass if __name__ == '__main__': detect = MyClass() def collect_data_click(): detect.on_collect_data_click()
这段代码看起来是一个 Python 脚本,主要包括以下几个部分:
导入需要的库:time、pandas、sklearn、numpy、tensorflow、tkinter、serial 等。
从 tensorflow.keras 中导入 Sequential 和 Dense 两个类,用于搭建神经网络模型。
定义了一个名为
MyClass
的类,并创建了一个detect
实例。定义了一个名为
collect_data_click()
的函数,该函数调用了detect
实例的on_collect_data_click()
方法。
其中,detect
实例似乎是一个自定义的类对象,on_collect_data_click()
方法可能用于启动数据采集。如果需要更详细的分析,建议查看 MyClass
类和 on_collect_data_click()
方法的源代码。
相关推荐

















