bp神经网络hiddens =5;%隐藏层个数 net = fitcnet(x_train,y_train,“LayerSizes”,hiddens,‘Activations’,{‘tanh’} 将这个语句补充完成

时间: 2024-09-22 20:03:23 浏览: 80
这句话是在使用MATLAB的`fitcnet`函数创建一个前馈神经网络(Feedforward Neural Network)。`bp`通常代表"backpropagation",这是反向传播算法,用于训练神经网络。`hiddens = 5`表示有5个隐藏层,每个隐藏层将使用`tanh`激活函数。 完整代码应该是: ```matlab % 定义输入变量x_train和目标变量y_train net = fitcnet(x_train, y_train, ... % 填入实际的训练数据 'LayerSizes', [numInputs hiddens hiddens numOutputs], ... % 设置网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层的数量 ' Activations', {'linear', 'tanh', 'tanh', 'softmax'}); % 分别对应于输入层、第一个和第二个隐藏层,以及输出层的激活函数 % 这里假设numInputs是输入特征的数量,numOutputs是分类类别数量 ``` 其中`'Linear'`通常用于输入层,因为其不需要非线性转换;而`'softmax'`适用于多分类任务作为最后一层的输出激活函数。
相关问题

bp神经网络hiddens =5;%隐藏层个数 net = fitcnet(x_train,y_train,"LayerSizes",hiddens,'Activations',{'tanh'} 之后怎么写

在创建了一个包含5个隐藏层且激活函数为tanh的BP神经网络模型后,`fitcnet` 函数返回的是一个训练后的网络结构`net`。接下来你可以对这个网络进行训练,比如通过拟合训练数据集: ```matlab % 设置训练选项,如学习速率、最大迭代次数等 options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化算法 'MaxEpochs', 100, ... % 指定最大迭代次数 'MiniBatchSize', 32, ... % 批处理大小 'Shuffle','every-epoch', ... % 每次迭代都会随机打乱数据 'ValidationData',{x_valid,y_valid}, ... % 验证数据集 'ValidationFrequency',10, ... % 每10个周期验证一次性能 'Verbose', false); ... % 是否显示训练信息 % 训练网络 [trainedNet, trainingHistory] = train(net, x_train, y_train, options); % 另外,训练完成后,你可以使用 trainedNet 对新的输入数据进行预测 y_pred = predict(trainedNet, x_test); ``` 在这里,`train` 函数用于训练模型,`trainingOptions` 设置训练参数,`predict` 则用于根据训练好的网络对测试数据进行预测。训练历史信息 `trainingHistory` 可能会对监控训练过程很有帮助。

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 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score 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']) y.shape=(185,1) # 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=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, 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=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 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]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

你的代码中存在一些问题。首先,在导入模块时,你应该将每个模块分开导入,而不是在同一行导入。例如,应该将`import numpy as np import pandas as pd`分开成两行导入。其次,在进行数据标准化时,你应该使用同一个`StandardScaler`对象对训练集和测试集进行转换,而不是分别创建两个不同的对象进行转换。应该如下修改: ``` SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.transform(y_test) ``` 另外,你在训练模型时,对于`y_train`和`y_test`也进行了标准化,这是不正确的。你应该只对输入变量进行标准化,而不是对输出变量进行标准化。应该修改为: ``` SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.transform(X_test) ``` 最后,你在定义适应度函数时,应该将`X`作为参数传递给`nn_model`函数,而不是直接使用全局变量`X_train`和`y_train`。应该修改为: ``` def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) ``` 除了以上问题,你的代码看起来应该能够正常运行。
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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

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 import matplotlib.pyplot as plt 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 = [20, 20] # 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]) # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(result[0]) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0) y_pred = model.predict(X_test) plt.plot(y_test, y_pred, 'o') plt.xlabel('True values') plt.ylabel('Predictions') plt.show() # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(result[0]) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test), verbose=0) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

解读一下 figure plot(T_train,T_train,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_train,T_sim1,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 训练集:(MAPE= ' num2str(MAPE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) %% 测试集 figure plot(T_test,T_test,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_test,T_sim2,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 测试集:(MAPE= ' num2str(MAPE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) %% RBFNN校正 input_train=data(1:L1,2:end)';% 输入 output_train=err1;% 输出 %% 测试集 input_test=data(L1+1:L2,2:end)';% 输入 output_test=err2;% 输出 %% 数据归一化 % 训练集 [inputn_train,inputps] = mapminmax(input_train); [outputn_train,outputps] = mapminmax(output_train); %创建RBF网络 goal=0.001;%误差目标 sp=0.3;%扩展常数 mn=50;%隐含层神经元最大数目 df=1;%训练过程中的显示频数 net=newrb(inputn_train,outputn_train,goal,sp,mn,df); Tn_output=sim(net,inputn_train); %仿真结果反归一化 RBFTrain_sim = mapminmax('reverse',Tn_output,outputps); %% 输入归一化 inputn_test = mapminmax('apply',input_test,inputps); %RBF预测 RBF_sim=sim(net,inputn_test); %% 网络输出反归一化 RBFTest_sim=mapminmax('reverse',RBF_sim,outputps);

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值,输出对比图,该怎么修改程序

这段代码里有什么错误,帮我找出来并给出改正后的代码% 设定恒温箱温度范围 T_min = 18; T_max = 24; % 设定PID控制器参数 Kp = 1.2; Ki = 0.5; Kd = 0.1; % 设定BP神经网络控制器参数 hidden_layer_size = 10; max_epochs = 1000; learning_rate = 0.01; % 生成随机温度信号作为输入 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 初始化PID控制器 pid_controller = pid(Kp, Ki, Kd); % 初始化BP神经网络控制器 bp_controller = fitnet(hidden_layer_size); bp_controller.trainParam.epochs = max_epochs; bp_controller.trainParam.lr = learning_rate; % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 开始仿真循环 for i = 1:length(t) % 计算PID控制器输出 pid_output = pid_controller(current_temperature, input_signal(i)); % 训练BP神经网络控制器 bp_controller = train(bp_controller, current_temperature, input_signal(i)); % 计算BP神经网络控制器输出 bp_output = bp_controller(current_temperature); % 计算当前温度 current_temperature = current_temperature + (pid_output + bp_output) * dt; % 保证温度在设定范围内 if current_temperature < T_min current_temperature = T_min; elseif current_temperature > T_max current_temperature = T_max; end % 输出当前时间、输入信号、PID输出、BP神经网络输出和当前温度 fprintf('Time: %f, Input: %f, PID Output: %f, BP Output: %f, Temperature: %f\n', t(i), input_signal(i), pid_output, bp_output, current_temperature); end

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