编写人工神经网络的非线性回归预测模型

下面是一个简单的示例，展示如何使用人工神经网络进行非线性回归预测。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 创建非线性回归数据集
X = np.linspace(-10, 10, 100).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X) + np.random.normal(0, 0.1, size=(100, 1))

# 创建并训练人工神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam')
model.fit(X, y)

# 预测新的数据点
X_new = np.linspace(-10, 10, 100).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(X_new)

# 可视化结果
plt.scatter(X, y, label='Actual')
plt.plot(X_new, y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.legend()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Nonlinear Regression Prediction')
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含噪声的非线性回归数据集。然后，我们使用sklearn库中的MLPRegressor类创建了一个具有两个隐藏层的多层感知机神经网络模型。模型使用ReLU激活函数和Adam优化器进行训练。最后，我们使用训练好的模型对新的数据点进行预测，并将实际值和预测值可视化出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，构建和调整神经网络模型可能需要更多的步骤和技巧。