写一个用bp神经网络预测风电功率的Python代码

以下是一个使用 BP 神经网络预测风电功率的 Python 代码示例：

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

# 加载数据集
data = np.loadtxt('wind_power_data.csv', delimiter=',')

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 BP 神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)

# 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)

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

其中，`wind_power_data.csv` 是一个包含风电功率数据的 CSV 文件，每行数据包含多个特征和一个目标值，特征用逗号分隔，目标值在最后一列。`MLPRegressor` 是 scikit-learn 库中的一个 BP 神经网络模型，`hidden_layer_sizes` 参数指定了神经网络的隐藏层结构，`activation` 参数指定了激活函数，`solver` 参数指定了优化算法，`max_iter` 参数指定了最大迭代次数，`random_state` 参数指定了随机种子。在训练完成后，使用 `predict` 方法在测试集上进行预测，使用 `mean_squared_error` 函数计算均方误差。