python代码 bp回归

以下是一个简单的Python代码实现BP神经网络回归模型的例子：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        # 初始化权重
        self.weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, pow(input_nodes, -0.5), (input_nodes, hidden_nodes))
        self.weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, pow(hidden_nodes, -0.5), (hidden_nodes, output_nodes))
        # 初始化学习速率
        self.learning_rate = learning_rate
        # 初始化激活函数
        self.activation_function = sigmoid

    # 训练神经网络
    def train(self, inputs_list, targets_list):
        # 将输入和目标转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = np.array(targets_list, ndmin=2).T

        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

        # 计算误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output, output_errors) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)

        # 反向传播
        self.weights_hidden_output += self.learning_rate * np.dot(hidden_outputs, output_errors.T)
        self.weights_input_hidden += self.learning_rate * np.dot(hidden_errors, inputs.T)

    # 查询神经网络
    def query(self, inputs_list):
        # 将输入转换为二维数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T

        # 前向传播
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden.T, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output.T, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

        return final_outputs.flatten().tolist()

以上代码实现了一个简单的BP神经网络回归模型，包括初始化权重、定义sigmoid函数、训练神经网络和查询神经网络等功能。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。