bp神经网络模型回归Python

以下是一个简单的使用BP神经网络进行回归的Python实现示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_num, hidden_num, output_num):
        # 输入层、隐藏层和输出层的节点数
        self.input_num = input_num
        self.hidden_num = hidden_num
        self.output_num = output_num
        
        # 初始化权重和偏置
        self.input_hidden_weights = np.random.randn(input_num, hidden_num)
        self.hidden_output_weights = np.random.randn(hidden_num, output_num)
        self.hidden_bias = np.random.randn(hidden_num)
        self.output_bias = np.random.randn(output_num)
        
    # 前向传播算法
    def forward(self, X):
        self.hidden_layer = sigmoid(np.dot(X, self.input_hidden_weights) + self.hidden_bias)
        self.output_layer = np.dot(self.hidden_layer, self.hidden_output_weights) + self.output_bias
        return self.output_layer
    
    # 反向传播算法
    def backward(self, X, y, learning_rate):
        # 计算输出层和隐藏层的误差
        output_error = self.output_layer - y
        hidden_error = np.dot(output_error, self.hidden_output_weights.T) * self.hidden_layer * (1 - self.hidden_layer)
        
        # 更新权重和偏置
        self.hidden_output_weights -= learning_rate * np.dot(self.hidden_layer.T, output_error)
        self.input_hidden_weights -= learning_rate * np.dot(X.T, hidden_error)
        self.output_bias -= learning_rate * np.sum(output_error, axis=0)
        self.hidden_bias -= learning_rate * np.sum(hidden_error, axis=0)
        
    # 拟合函数
    def fit(self, X, y, epochs, learning_rate):
        for i in range(epochs):
            output = self.forward(X)
            self.backward(X, y, learning_rate)
            
            if i%500 == 0:
                print("Loss after epoch", i, ":", np.mean(np.square(y - output)))
                
    # 预测函数
    def predict(self, X):
        return self.forward(X)

这个示例中使用了sigmoid函数作为激活函数，并且采用随机初始化权重和偏置的方法。在训练函数fit中，使用了反向传播算法来更新权重和偏置。在训练过程中，可以使用均方误差来评估模型的性能。