神经网络预测python代码

以下是一个简单的神经网络预测Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 创建一个多层感知器模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 准备数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
prediction = model.predict([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 输出预测结果
print(prediction)

在这个示例中，我们使用了scikit-learn库中的多层感知器模型（MLPRegressor）。我们使用了一个包含两个隐藏层的神经网络，其中第一个隐藏层包含10个神经元，第二个隐藏层包含5个神经元。我们使用了ReLU作为激活函数，Adam作为优化算法，并且设置了最大迭代次数为1000。我们使用了一个简单的二元逻辑运算问题来演示如何进行预测。我们首先准备了输入数据和输出结果，然后使用fit()方法训练模型。最后，我们使用predict()方法对输入数据进行预测，并输出预测结果。

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pso优化的bp神经网络预测python代码

以下是使用PSO算法优化BP神经网络进行预测的Python代码示例：

import numpy as np

class PSO_BP_Network:
    def __init__(self, n_inputs, n_hidden, n_outputs):
        # 初始化神经网络的结构
        self.n_inputs = n_inputs
        self.n_hidden = n_hidden
        self.n_outputs = n_outputs
        self.weights_ih = np.random.randn(self.n_hidden, self.n_inputs)
        self.weights_ho = np.random.randn(self.n_outputs, self.n_hidden)
        self.bias_h = np.random.randn(self.n_hidden, 1)
        self.bias_o = np.random.randn(self.n_outputs, 1)
        # 初始化PSO算法的参数
        self.n_particles = 50
        self.max_iter = 100
        self.w = 0.5
        self.c1 = 2
        self.c2 = 2
        self.velocity_ih = np.zeros_like(self.weights_ih)
        self.velocity_ho = np.zeros_like(self.weights_ho)
        self.best_position_ih = np.copy(self.weights_ih)
        self.best_position_ho = np.copy(self.weights_ho)
        self.best_error = float('inf')
    
    def sigmoid(self, x):
        # sigmoid函数
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def feedforward(self, inputs):
        # 前向传播
        inputs = np.array(inputs).reshape(-1, 1)
        hidden = self.sigmoid(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_h)
        outputs = self.sigmoid(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_o)
        return outputs
    
    def train(self, training_inputs, training_outputs):
        # 使用PSO和BP算法进行训练
        for i in range(self.max_iter):
            for j in range(self.n_particles):
                # 更新粒子的速度和位置
                r1 = np.random.rand(*self.weights_ih.shape)
                r2 = np.random.rand(*self.weights_ih.shape)
                self.velocity_ih = self.w * self.velocity_ih + \
                                   self.c1 * r1 * (self.best_position_ih - self.weights_ih) + \
                                   self.c2 * r2 * (self.weights_ih[j] - self.weights_ih)
                r1 = np.random.rand(*self.weights_ho.shape)
                r2 = np.random.rand(*self.weights_ho.shape)
                self.velocity_ho = self.w * self.velocity_ho + \
                                   self.c1 * r1 * (self.best_position_ho - self.weights_ho) + \
                                   self.c2 * r2 * (self.weights_ho[j] - self.weights_ho)
                self.weights_ih += self.velocity_ih
                self.weights_ho += self.velocity_ho
                # 使用当前的权重进行BP算法训练
                error = 0
                for k in range(len(training_inputs)):
                    inputs = training_inputs[k]
                    targets = training_outputs[k]
                    outputs = self.feedforward(inputs)
                    error += np.sum((targets - outputs) ** 2)
                    outputs_delta = (targets - outputs) * outputs * (1 - outputs)
                    hidden_delta = np.dot(self.weights_ho.T, outputs_delta) * hidden * (1 - hidden)
                    self.weights_ho += self.learning_rate * np.dot(outputs_delta, hidden.T)
                    self.weights_ih += self.learning_rate * np.dot(hidden_delta, inputs.T)
                # 更新全局最优解
                if error < self.best_error:
                    self.best_error = error
                    self.best_position_ih = np.copy(self.weights_ih)
                    self.best_position_ho = np.copy(self.weights_ho)
    
    def predict(self, test_inputs):
        # 使用训练好的神经网络进行预测
        predicted_outputs = []
        for inputs in test_inputs:
            outputs = self.feedforward(inputs)
            predicted_outputs.append(outputs)
        return predicted_outputs

在上面的代码中，我们在PSO_BP_Network类中添加了一个predict方法，用于使用训练好的神经网络进行预测。在该方法中，我们遍历测试数据集，对每个输入进行前向传播，得到预测输出，并将其添加到predicted_outputs列表中。最后返回predicted_outputs作为预测结果。

bp神经网络预测python代码_纯Python搭建一个深度神经网络并用于房价预测

以下是纯Python搭建一个深度神经网络并用于房价预测的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('housing.csv')
x = data.iloc[:, 0:13]
y = data.iloc[:, 13]

# 归一化处理
x = (x - np.mean(x)) / np.std(x)
y = (y - np.mean(y)) / np.std(y)

# 划分数据集
train_size = int(len(x) * 0.8)
train_x = x.iloc[:train_size, :]
train_y = y[:train_size]
test_x = x.iloc[train_size:, :]
test_y = y[train_size:]

# 定义网络结构
input_size = 13
hidden_size = 5
output_size = 1

# 初始化权重和偏置
w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
b1 = np.zeros((1, hidden_size))
w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
b2 = np.zeros((1, output_size))

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

# 定义损失函数
def mse_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))

# 定义前向传播函数
def forward(x):
    z1 = np.dot(x, w1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(a1, w2) + b2
    y_pred = z2
    return y_pred, a1, z1

# 定义反向传播函数
def backward(y_pred, y_true, a1, z1, x):
    delta2 = y_pred - y_true
    dw2 = np.dot(a1.T, delta2)
    db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
    delta1 = np.dot(delta2, w2.T) * a1 * (1 - a1)
    dw1 = np.dot(x.T, delta1)
    db1 = np.sum(delta1, axis=0)
    return dw1, db1, dw2, db2

# 定义训练函数
def train(x, y, epochs, lr):
    losses = []
    for epoch in range(epochs):
        y_pred, a1, z1 = forward(x)
        loss = mse_loss(y, y_pred)
        dw1, db1, dw2, db2 = backward(y_pred, y, a1, z1, x)
        w1 -= lr * dw1
        b1 -= lr * db1
        w2 -= lr * dw2
        b2 -= lr * db2
        losses.append(loss)
        if epoch % 1000 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}, Loss {loss}')
    return losses

# 训练模型
losses = train(train_x, train_y, 10000, 0.01)

# 可视化损失函数
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

# 预测测试集
test_pred, _, _ = forward(test_x)
test_pred = test_pred * np.std(y) + np.mean(y)
test_y = test_y * np.std(y) + np.mean(y)

# 计算测试集损失
test_loss = mse_loss(test_y, test_pred)
print(f'Test Loss: {test_loss}')

# 可视化预测结果
plt.plot(test_y, label='True')
plt.plot(test_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，该代码中使用的是标准BP神经网络，如果要使用更高级的神经网络结构，可以使用TensorFlow、PyTorch等框架。