混凝土强度预测python代码
时间: 2023-11-16 16:58:52 浏览: 133
根据提供的引用内容,可以看出这是一个使用人工神经网络(ANN)进行混凝土强度预测的Python代码。以下是简要的介绍:
1. 首先定义了一个名为Concrete_predict_withANN的类,其中包含了初始化数据的方法。在初始化方法中,定义了一些参数,如数据路径、标签、批处理大小、缩放、隐藏层维度、学习率、迭代次数和优化器选择等。
2. 在初始化方法中,还定义了一个con_tr()方法,用于训练模型并返回训练好的模型、损失记录和测试集。
3. 接着引用中定义了一个名为test的对象,使用了Concrete_predict_withANN类,并传入了一些参数,如迭代次数、学习率、缩放和隐藏层维度等。
4. 最后,test对象调用了draw()方法,用于绘制模型的运行效果,包括迭代次数和准确率等。
综上所述,这段代码实现了使用人工神经网络进行混凝土强度预测,并提供了一些参数用于调整模型的性能。如果需要更详细的代码实现,可以参考引用中提供的代码。
相关问题
混凝土 回归 python
在这个代码中,作者使用了Python编程语言进行混凝土回归预测。首先,他导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 这两个库来处理数据和可视化。然后,他导入了一个名为Concrete_Data.xls的Excel数据文件,并使用pd.read_excel函数将其读取为一个DataFrame。接下来,他使用LinearRegression()函数初始化一个多元线性回归模型,并使用fit()函数拟合模型。然后,他使用predict()函数来预测混凝土抗压强度,并将预测值保存在一个名为'预测值'的列中。最后,他使用head()函数显示了DataFrame的前5行数据。这段代码的目的是通过多元线性回归来预测混凝土的抗压强度。
请使用MLP神经网络写一个混凝土强度预测的代码,要求输出预测图、多个模型评价指标
好的,以下是使用MLP神经网络进行混凝土强度预测的代码,包括预测图和多个模型评价指标。
首先,我们需要准备数据。假设我们已经有了一个包含混凝土配合比和强度数据的数据集,我们需要将其划分为训练集和测试集。这里我们使用sklearn库的train_test_split函数来进行划分。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')
# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(['strength'], axis=1)
y = data['strength']
# 将数据集划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)
```
接下来,我们可以使用sklearn库的MLPRegressor类来构建MLP神经网络模型。我们需要指定模型的隐藏层大小、激活函数、学习率、最大迭代次数等参数。
```python
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
# 构建MLP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', learning_rate='adaptive', max_iter=1000, random_state=42)
# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)
```
训练完成后,我们可以使用模型来进行预测。这里我们将测试集输入模型中,得到模型的输出结果,即对应的混凝土强度预测值。
```python
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
```
最后,我们可以使用sklearn库的一些模型评价指标来评估模型的性能,例如均方误差、平均绝对误差、决定系数等。
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 输出模型评价指标
print('均方误差(MSE):', mse)
print('平均绝对误差(MAE):', mae)
print('决定系数(R^2):', r2)
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')
# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(['strength'], axis=1)
y = data['strength']
# 将数据集划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)
# 构建MLP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', learning_rate='adaptive', max_iter=1000, random_state=42)
# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 输出模型评价指标
print('均方误差(MSE):', mse)
print('平均绝对误差(MAE):', mae)
print('决定系数(R^2):', r2)
# 绘制预测图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
以上就是使用MLP神经网络进行混凝土强度预测的完整代码。
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