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项目名称 1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】 2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】 3.【GAN模型实现二次元头像生成】 4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】 5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】 6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】 7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】 8.【AlexNet模型实现鸟类识别】 9.【DIN模型实现推荐算法】 10.【FiBiNET模型实现推荐算法】 11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】 …
代码说明 数据读取与预处理 load_data函数从CSV文件读取数据。使用MinMaxScaler进行归一化处理并构建具有滞后特征的训练集和测试集。 BP神经网络 BPNeuralNetwork类定义了一个简单的两层BP神经网络包括前向传播方法和参数获取/设置方法。 黏菌算法优化 SlimeMoldOptimizer类实现了基本的黏菌算法用于优化BP神经网络的参数权重和偏置。优化过程中记录每次迭代的最佳适应度以便后续可视化。 评估与可视化 使用evaluate函数计算均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE。plot_results函数生成预测效果图、优化迭代图和相关分析图并保存为PNG文件。 主函数 设置参数执行数据模拟、读取、预处理。初始化BP神经网络和黏菌算法优化器进行参数优化。训练优化后的模型进行预测并评估性能。生成并保存可视化图表。
运行说明
确保安装了必要的Python库
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
将上述代码保存为sma_bp_time_series.py然后在终端运行
python sma_bp_time_series.py
运行后将生成以下文件
time_series_data.csv模拟的时间序列数据。results_prediction.png预测效果图。results_optimization.png优化迭代过程图。results_correlation.png预测结果与真实值的相关性图。 点赞收藏关注免费获取本项目代码和数据集点下方名片↓↓↓
