import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(X[0], input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(X[1], activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) return score # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [20, 20] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(result[0]) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0) y_pred = model.predict(X_test) plt.plot(y_test, y_pred, 'o') plt.xlabel('True values') plt.ylabel('Predictions') plt.show() # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(result[0]) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test), verbose=0) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()
时间: 2024-04-05 10:34:13 浏览: 40
这段代码实现了一个利用改进的粒子群算法优化BP神经网络预测模型的过程,并绘制了预测值和真实值对比图以及损失函数曲线图。其中,数据集被分为训练集和测试集,BP神经网络模型被定义,并且适应度函数被定义为神经网络模型在测试集上的均方误差。利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型,并输出最优解和函数值。最后绘制预测值和真实值对比图以及损失函数曲线图。
相关问题
import time import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout import tkinter as tk from tkinter import ttk from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tkinter.messagebox import showinfo # pip install pyserial import serial import serial.tools.list_ports from main import MyClass if __name__ == '__main__': detect = MyClass() def collect_data_click(): detect.on_collect_data_click()
这段代码看起来是一个 Python 脚本,主要包括以下几个部分:
1. 导入需要的库:time、pandas、sklearn、numpy、tensorflow、tkinter、serial 等。
2. 从 tensorflow.keras 中导入 Sequential 和 Dense 两个类,用于搭建神经网络模型。
3. 定义了一个名为 `MyClass` 的类,并创建了一个 `detect` 实例。
4. 定义了一个名为 `collect_data_click()` 的函数,该函数调用了 `detect` 实例的 `on_collect_data_click()` 方法。
其中,`detect` 实例似乎是一个自定义的类对象,`on_collect_data_click()` 方法可能用于启动数据采集。如果需要更详细的分析,建议查看 `MyClass` 类和 `on_collect_data_click()` 方法的源代码。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras import optimizers import time引入哪些库及这些库的作用
1. numpy:用于科学计算的一个Python库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
2. matplotlib.pyplot:用于绘制各种静态,动态,交互式图形的工具包,是Matlab的绘图API的Python替代品。
3. pandas:提供了快速高效的数据框结构,用于数据清洗、分析和建模工作。
4. math:提供了许多数学函数的库。
5. keras.models.Sequential:提供了一种顺序模型的方式来组织深度学习网络,方便生成、训练和评估模型。
6. keras.layers.Dense:Dense层是神经网络中最基本的层之一,每个输入节点都连接到输出节点。
7. keras.layers.Activation:激活函数层,用于对上一层输出进行非线性变换,使得网络可以学习非线性关系。
8. keras.layers.Dropout:Dropout层用于在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元,以避免过拟合。
9. keras.layers.LSTM:LSTM层是一种循环神经网络,能够处理时间序列数据。
10. sklearn.preprocessing.MinMaxScaler:用于将特征缩放到给定的最小值和最大值之间。
11. sklearn.metrics.mean_squared_error:用于计算均方误差。
12. keras.optimizers:提供了各种优化器,如SGD、Adam等。
13. time:提供了包括时间操作、睡眠等功能的模块。
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