基于bp网络的超声波测风仪阴影效应的误差补偿代码

以下是基于BP网络的超声波测风仪阴影效应的误差补偿代码，供您参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
x_data = np.linspace(0, 1, 100)[:, np.newaxis]
y_data = np.sin(x_data * np.pi) + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# 定义BP网络模型
class BPNN(object):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, lr):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.lr = lr
        self.w1 = np.random.randn(self.input_dim, self.hidden_dim)
        self.b1 = np.random.randn(self.hidden_dim)
        self.w2 = np.random.randn(self.hidden_dim, self.output_dim)
        self.b2 = np.random.randn(self.output_dim)

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def forward(self, x):
        h = self.sigmoid(np.dot(x, self.w1) + self.b1)
        y = np.dot(h, self.w2) + self.b2
        return y, h

    def backward(self, x, y, h, y_true):
        delta2 = y - y_true
        delta1 = np.dot(delta2, self.w2.T) * h * (1 - h)
        dw2 = np.dot(h.T, delta2)
        db2 = np.sum(delta2, axis=0)
        dw1 = np.dot(x.T, delta1)
        db1 = np.sum(delta1, axis=0)
        self.w2 -= self.lr * dw2
        self.b2 -= self.lr * db2
        self.w1 -= self.lr * dw1
        self.b1 -= self.lr * db1

    def train(self, x, y_true, epochs):
        for i in range(epochs):
            y_pred, h = self.forward(x)
            self.backward(x, y_pred, h, y_true)

# 模型训练
model = BPNN(1, 10, 1, 0.1)
model.train(x_data, y_data, 1000)

# 预测结果
y_pred, _ = model.forward(x_data)

# 结果可视化
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=3)
plt.show()

需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的数据和模型进行调整和改进。同时，由于超声波测风仪阴影效应的误差补偿涉及到一定的物理知识，建议在使用代码之前先进行相关的学习和了解。