使用ann拟合金属疲劳实验数据的Python代码

由于缺少数据和具体需求，无法提供完整的代码。但是，以下是一个基本的ANN拟合代码的示例，可以根据需要进行修改：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为输入和输出变量
X = data.drop('fatigue_life', axis=1)
y = data['fatigue_life']

# 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=0.3, random_state=42)

# 创建ANN模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=5000)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print('均方误差为：', mse)

在上面的代码中，我们使用了sklearn中的MLPRegressor类来创建ANN模型。hidden_layer_sizes参数指定了隐藏层中神经元的数量，activation指定了激活函数，solver指定了优化器算法，max_iter指定了最大迭代次数。我们还使用了train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。最后，我们计算了预测结果的均方误差。