改进的粒子群算法优化bp神经网络预测番茄产量python代码案例

以下是使用改进的粒子群算法优化BP神经网络预测番茄产量的Python代码案例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso

# 加载数据集
data = np.loadtxt('tomato_yield.csv', delimiter=',', skiprows=1)

# 特征数据和标签数据
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
X_norm = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, y, test_size=0.2, random_state=42)

# BP神经网络模型
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=42)

# 粒子群算法优化函数
def pso_optimizer(weights):
    mlp.coefs_ = weights[:3], weights[3:6], weights[6:]
    mlp.fit(X_train, y_train)
    y_pred = mlp.predict(X_test)
    return np.mean((y_test - y_pred) ** 2)

# 粒子群算法求解最优解
lb = [-3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3, -3]
ub = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
xopt, fopt = pso(pso_optimizer, lb, ub, swarmsize=20, maxiter=50)

# 输出最优解和最小误差
print('最优解:', xopt)
print('最小误差:', fopt)

其中，`tomato_yield.csv`是包含番茄产量预测的数据集，`pyswarm`是一个Python包，用于实现粒子群优化算法。在代码中，首先对数据进行归一化处理，然后使用BP神经网络进行番茄产量预测。接着，定义了一个函数 `pso_optimizer`，用于计算BP神经网络预测的误差。最后，使用粒子群算法求解最优解。