bp神经网络多元回归预测代码
时间: 2023-07-08 11:41:15 浏览: 50
以下是一个简单的BP神经网络多元回归预测代码的示例,你可以参考它:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
# 准备训练数据
X_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_train = np.array([10, 20, 30])
# 构建BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='lbfgs')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 准备测试数据
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
y_test = np.array([15, 25])
# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 打印预测结果和真实结果
print("Predicted Output:", y_pred)
print("Actual Output:", y_test)
```
在这个示例中,我们首先准备了训练数据X_train和y_train,其中X_train是一个3x3的二维数组,y_train是一个包含3个元素的一维数组。然后,我们使用MLPRegressor类构建了一个具有1个隐藏层和10个神经元的BP神经网络模型,并使用lbfgs求解器进行训练。接下来,我们准备了测试数据X_test和y_test,并使用predict()方法进行预测。最后,我们打印了预测结果和真实结果。