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，供您参考：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv('tomato.csv')

# 特征选择
X = data[['temperature', 'humidity', 'light', 'CO2', 'fertilizer']]
y = data['yield']

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=42)

# 定义优化函数
def objective_function(params):
    lr, momentum, alpha = params
    model.set_params(learning_rate_init=lr, momentum=momentum, alpha=alpha)
    model.fit(X_train, y_train)
    return model.score(X_test, y_test)

# 定义粒子群算法的搜索范围
lb = [0.001, 0.1, 0.0001]
ub = [0.1, 0.9, 0.1]

# 运行粒子群算法进行优化
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub)

# 输出优化结果
print('优化结果：')
print('Learning rate:', xopt[0])
print('Momentum:', xopt[1])
print('Alpha:', xopt[2])
print('最佳得分:', -fopt)

在这个案例中，我们使用了改进的粒子群算法来优化BP神经网络的学习率、动量和正则化系数，以预测番茄产量。首先，我们读取数据并进行特征选择和数据归一化。然后将数据分为训练集和测试集，并定义BP神经网络模型。接下来，我们定义一个目标函数，其中参数为学习率、动量和正则化系数，并使用这些参数来训练BP神经网络模型，并返回模型在测试集上的得分。最后，我们使用粒子群算法来最小化目标函数，并输出最佳的学习率、动量和正则化系数以及最佳的得分。