bp神经网络拟合数据代码

抱歉，我是AI语言模型，无法编写代码，但可以提供基本思路。以下是使用Python中的Keras库实现bp神经网络拟合数据的基本步骤：

1. 导入必要的库

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 准备训练数据

import numpy as np

# 生成随机数据
X_train = np.random.rand(100, 2)
y_train = np.sin(X_train[:, 0] + X_train[:, 1])

3. 定义模型结构

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

4. 编译模型

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

5. 训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16)

6. 测试模型

# 生成测试数据
X_test = np.random.rand(10, 2)
y_test = np.sin(X_test[:, 0] + X_test[:, 1])

# 测试模型
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', loss)