性能预测神经网络代码
时间: 2023-07-08 12:24:59 浏览: 37
以下是一个简单的固体火箭发动机性能预测神经网络的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 加载数据集
data = pd.read_csv("rocket_data.csv")
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_dim=5))
model.add(Dense(units=10, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评估指标
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
print("R2 score: ", r2_score(y_test, y_pred))
print("MSE: ", mean_squared_error(y_test, y_pred))
```
在此代码示例中,我们使用Keras库来构建一个包含两个隐藏层的神经网络模型,并使用均方误差作为损失函数,Adam算法作为优化器。我们使用rocket_data.csv数据集来训练和测试模型,并计算评估指标来评估模型的性能。
当然,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。