编写BP神经网络的深基坑沉降预测代码

编写针对深基坑沉降预测的BP神经网络（Back Propagation Neural Network）代码，需要考虑地质条件、施工过程等因素作为输入，而沉降数据作为输出。以下是一个基本的Python示例，使用Keras库：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设我们有特征数据X和标签数据y
X = ... # 深基坑相关的特征数据，比如地质参数、挖掘深度、施工进度等
y = ... # 沉降数据

# 数据预处理，例如归一化
X = (X - X.mean()) / X.std()

# 创建一个简单的神经网络模型
model = Sequential([
    Dense(64, input_shape=(X.shape[1],), activation='relu'),  # 输入层
    Dense(32, activation='relu'),  # 隐藏层
    Dense(1)  # 输出层，假设输出是一维的
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
history = model.fit(X, y, epochs=100, validation_split=0.2)

# 神经网络预测
predicted_sinking = model.predict(X)

# 结果评估
print("模型在验证集上的RMSE:", np.sqrt(history.history['val_loss']))

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