from BP import BPNeuralNetwork import numpy as np import pandas as pd # 读取 Excel 文件并划分数据集 train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) train_output=pd.read_excel('result.xlsx', nrows=100, usecols=[0]) test_output=pd.read_excel('result.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0]) print(train_input.shape, test_input.shape) print(train_output.shape, test_output.shape) print(train_input)

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) ...

from BP import BPNeuralNetwork import numpy as np import pandas as pd # 读取 Excel 文件并划分数据集 train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) train_output=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[36]) test_output=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[36]) # 构建神经网络模型并训练 nn = BPNeuralNetwork(num_input=train_input.shape[1], num_hidden=5, num_output=train_output.shape[1], learning_rate=0.1) nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) # 在测试集上进行预测并计算准确率 y_pred = nn.predict(test_input) y_pred_label = np.argmax(y_pred, axis=1) y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1) accuracy = np.mean(y_pred_label == y_test_label) print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

1. 确保 BPNeuralNetwork 类的定义在 BP.py 文件中，并且在当前代码文件中通过 from BP import BPNeuralNetwork 导入了该类。 2. 确保你已经正确安装了所需的依赖项，例如 pandas 和 numpy。 3. 请确保...

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx') # 第二阶段：转化定性变量为定量变量使用onehot函数同时读取新的excel x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1).values train_labels = train_data['Class'].values test_features = test_data.drop('Class', axis=1).values test_labels = test_data['Class'].values model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels), verbose=1) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)就是这段无法确定问题是什么

import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取文件 file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMdf = pd.read_csv('AAPL.csv') # 载入股票数据# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled_data = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1, 1))# 训练集和测试集划分prediction_days = 30x_train = []y_train = []for x in range(prediction_days, len(scaled_data)): x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0]) y_train.append(scaled_data[x, 0])x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))# 构建BP神经网络模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=32)# 使用模型进行预测test_start = len(scaled_data) - prediction_daystest_data = scaled_data[test_start:, :]x_test = []for x in range(prediction_days, len(test_data)): x_test.append(test_data[x-prediction_days:x, 0])x_test = np.array(x_test)x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))predicted_price = model.predict(x_test)predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)# 可视化预测结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(df['Close'].values)plt.plot(range(test_start, len(df)), predicted_price)plt.show()介绍

1. 载入股票数据：使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV格式的股票数据。 2. 数据预处理：使用MinMaxScaler对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到[0,1]范围内。 3. 训练集和测试集划分：将归一化后的股票价格...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(X[0], input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(X[1], activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) return score # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [50, 50] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1])

具体来说，它读取了一个名为"zhong.xlsx"的Excel文件，将其中的数据集分为训练集和测试集，然后定义了一个BP神经网络模型和适应度函数。接着，它定义了变量的下限和上限，并利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化...

请写一个bp神经网络训练程序训练一个有六个输入值一个输出值的回归模型要求除数据读取部分以外完整其中数据读取部分代码为import pandas as pd data=pd.read_excel("副本回归模型分析数据(1).xlsx",index_col=0) 读取的表格的第一列是索引列第2到7列是输入值第8列为输出值表格第一行是各列的标题 bp网络要求：输入层6个节点隐藏层2层各3个节点所有激励函数均使用双曲正切函数利用动量bp算法训练其中学习率为0.1 动量为0.9 误差利用交叉熵误差计算数据中选80%为训练集 20%为测试集最后要求测试模型输出测试集的交叉熵误差

data = pd.read_excel("副本回归模型分析数据(1).xlsx", index_col=0) X = data.iloc[:, 1:7].values y = data.iloc[:, 7].values # 数据预处理 X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) # 均值归一化 y ...

.使用 Numpy 编写一个神经网络，并开发 BP 算法。两个隐层，第一个隐层 4 个神经元，第二个隐层 8 个神经元，输入是 4 个神经元，输出是 2 个神经元。激活函数用 ReLu。并对 data.csv 数据集进行训练和测试，计算精度。

这里，我们需要使用 Numpy 来实现神经网络和 BP 算法，以及 Pandas 来读取数据集。 python import numpy as np import pandas as pd 接下来，我们需要定义一些必要的函数。首先是 ReLU 激活函数： ...

请提供pytorch架构程序示例，要求：评估LSTM、BP、RBF人工神经网络的多步预测X效果，集RMSE;输入数据集从EXCEL表读取，表有7个特征变量，最后一个是target,预测时间步是30

该程序将从Excel表中读取数据集，数据集有7个特征变量，最后一个是目标变量，预测时间步为30。请注意，该程序仅供参考，您可能需要根据您的具体情况进行修改。 python import torch import torch.nn as nn ...

要求如下：不使用tensorflow、pytorch等框架，写一个三输入一输出的bp神经网络，训练集与测试集的比例为7:3，数据集的格式为Excel

要实现一个三输入一输出的bp神经网络，我们可以使用Python中的常用库，如numpy和pandas，来读取和处理Excel数据集。首先，我们需要导入所需的库： import numpy as np import pandas as pd 然后，我们可以使用...

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('watermelon_3.0.csv') X = data.iloc[:, 1:3].values y = data.iloc[:, 3].values # 数据归一化 X = (X...

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