用BP神经网络预测未来人口的python完整代码

以下是一个简单的基于BP神经网络的未来人口预测的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('population.csv')

# 特征与标签
X = data.drop(['population'], axis=1)
y = data['population']

# 数据集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

注意，这只是一个基本的示例，实际上，预测未来人口这类问题需要更加细致和复杂的数据预处理和特征工程，以及更加精细的神经网络架构设计和参数调整。