粒子群算法优化bp神经网络预测番茄产量python代码案例，输入8个自变量，输出产量

好的，我来给你提供一下粒子群算法优化bp神经网络预测番茄产量的Python代码案例。在这个案例中，我们将使用sklearn库中的BP神经网络进行建模，并使用pso库中的粒子群算法进行优化。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。假设我们的数据集保存在"tomato.csv"文件中，其中前8列是自变量，最后一列是产量。

import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pso import PSO

# 导入数据集
data = pd.read_csv("tomato.csv")

# 将自变量和因变量分开
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们定义一个函数来计算模型的均方根误差（RMSE），以用于评估粒子群算法的性能。

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2))

然后，我们定义一个函数来创建BP神经网络模型，并使用训练集来训练模型。

def create_model(params):
    hidden_layer_sizes = (params["hidden_layer_size"],) * params["hidden_layer_count"]
    model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=hidden_layer_sizes,
                         activation=params["activation"],
                         solver=params["solver"],
                         learning_rate_init=params["learning_rate_init"],
                         max_iter=1000,
                         random_state=42)
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

接下来，我们定义一个函数来计算模型的适应度（fitness），以用于粒子群算法的优化。

def fitness(params):
    model = create_model(params)
    y_pred = model.predict(X_train)
    return -rmse(y_train, y_pred)

最后，我们使用PSO来优化模型的超参数，并使用测试集来评估模型的性能。

# 定义超参数的搜索空间
search_space = {
    "hidden_layer_size": (10, 100),
    "hidden_layer_count": (1, 5),
    "activation": ("identity", "logistic", "tanh", "relu"),
    "solver": ("lbfgs", "sgd", "adam"),
    "learning_rate_init": (0.001, 0.1)
}

# 定义粒子群算法的超参数
pso_params = {
    "n_particles": 20,
    "max_iter": 50,
    "verbose": True
}

# 使用PSO来优化超参数
pso = PSO(search_space, fitness, **pso_params)
best_params, best_fitness = pso.run()

# 使用最佳超参数来创建模型
model = create_model(best_params)

# 使用测试集来评估模型的性能
y_pred = model.predict(X_test)
print("RMSE on test set:", rmse(y_test, y_pred))

以上就是粒子群算法优化BP神经网络预测番茄产量的Python代码案例。希望能对你有所帮助！