贝叶斯神经网络的结构与传统神经网络相似,但将权重参数视为随机变量,并赋予先验分布。例如,对于一个简单的用于股票价格预测的多层感知机神经网络,其输出(预测的股票价格)与输入(如历史价格、成交量、宏观经济指标等特征)的关系可以表示为:,其中 是神经网络的前向传播函数, 是权重参数向量,服从某种先验分布,如高斯分布。
2.1 导入所需的库 在开始之前,我们需要导入一些Python库来帮助我们实现BP神经网络预测模型。下面是所需的库和对应的导入代码: importnumpyasnp# 用于数值计算fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 用于数据集划分fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 用于数据标准化fromsklearn.metricsimportaccuracy...
调用保存好的参数,进行定位预测: #coding: utf8importmy_datas_loader_1importnetwork_0importmatplotlib.pyplotasplt test_data = my_datas_loader_1.load_test_data()### 调用训练好的网络,用来进行预测filename=r'D:\Workspase\Nerual_networks\parameters.txt'## 文件保存训练好的参数net = network_0.load...
6.构建LSTM回归模型 Hochreiter 等学者(1997)[21]提出了长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)用于改进传统的循环神经网络模型(RNN),该模型通过门的开关实现时间上的记忆功能,并反之梯度小时,实验结果表明,LSTM 能有效地解决 RNN 训练时的梯度爆炸和梯度消失问题。2005 年,Alex Graves,Jürgen Schmidhuber[22...
吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现回归模型训练预测MNIST手写数据集 importtensorflow as tffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data mnist= input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True)#构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和...
应朋友之请写了一份python实现单隐层BP Ann model的code,好久没写博客,就顺便发上来。这篇代码比较干净利落,比较纯粹的描述了Ann的基本原理,初学机器学习的同学可以参考。 模型中几个比较重要的参数: 1.学习率 学习率是影响模型收敛的重要因素,一般来说要根据具体场景灵活调整,过高的学习率会使得函数快速发散。
本项目通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量预测并使用SHAP解释模型项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 数据详情如下(部分展示): 变量名词解释: 质量等级: 质量等级是对空气质量的整体评价,通常分为几个等级,每个等级对应一定的空气质量标准。常见...
python实现BP神经网络回归预测模型 开发技术 - 其它sc**um 上传117KB 文件格式 pdf 神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。
波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差 点赞(0)踩踩(0)反馈 所需:30积分电信网络下载 美赛2024年最新题目及数据.zip 2025-02-05 18:59:45 积分:1 ...
python实现BP神经网络回归预测模型 python实现BP神经网络回归预测模型 神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因...