BP神经网络预测数据

使用MLPRegressor进行特征参数预测与数据库操作的Python代码示例
原创 已于 2024-04-28 15:01:57 修改 · 212 阅读 · 0 ·
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#神经网络 #机器学习 #算法

于 2024-04-28 14:51:31 首次发布
文章介绍了如何通过Python连接数据库，从数据库中获取数据，对特征参数(X1-X4)进行预测(Y)并使用MLPRegressor模型进行回归分析。代码展示了数据预处理、划分训练集和测试集，以及计算预测误差的过程。

选择参数

X1,X2,X3,X4为特征参数

Y为预测参数

x1

x2

x3

x4
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এ佚名
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机器学习——神经网络（BP）
Jblhyano的博客
09-21 4806
BP 神经网络传播过程包括正向传播和反向传播，其中反向传播本质上是“负反馈”。这一点就类似于控制里面的闭环系统，通过反馈，利用偏差纠正偏差，从而达到满意的输出效果；对于误差的处理，利用了梯度下降法+多次迭代的方式，寻找最小的误差。在此过程中，每进行一次迭代，不同层节点之间的权重就会发生一次更新。正因为权重的动态更新，每一次正向传播所得到的误差也在动态更新，直至得到期望的输出效果；原理的掌握是基础，代码的实现是关键。
BP神经网络回归预测-多输出预测（同时预测多个输出）-Matlab代码实现
MATLAB神经网络
03-11 6594
BP神经网络预测回归-BP多输入多输出预测-Matlab
Scikit-learn库实现标准BP算法和累积BP算法
深度学习客
04-02 992
需要注意的是，在使用 partial_fit 方法训练模型时，我们需要将训练数据按顺序逐个输入，不能随机打乱顺序，否则可能会导致模型训练不收敛。partial_fit 方法可以让我们在训练数据的基础上，逐步增量地训练模型，而不是一次性使用全部数据进行训练。需要注意的是，在实际应用中，我们需要对 MLPRegressor 类的参数进行调参，如隐藏层节点数、激活函数、学习率等，以及进行模型的正则化和参数初始化等操作，来提高模型的泛化能力和鲁棒性。
BP神经网络学习笔记
qq_38445415的博客
01-17 1151
sklearn中的BP神经网络就是MLP包 scikit-learn模块包括公开的属性coefs_ and intercepts_. coefs_是一个权矩阵列表，矩阵里的索引 ii 代表第 ii 层与 i+1i+1 层之间的权。intercepts_是一个偏差向量列表，索引 ii 的向量代表增加到第 i+1i+1 层的偏差值。 多层感知器的优势是： 学习非线性模型的能力 使用partia...
GA-BP VS BP——两种模型的比较，附实验数据和代码
最新发布
x_8efengfan的博客
03-13 5529
一句话总结GA-BP和BP的区别：“GA-BP中使用选择、交叉、变异的操作替代了BP中的反向传播过程。“ 在处理回归问题时GA-BP神经网络模型优于BP神经网络模型，主要表现在模型平均预期误差小、模型更早收敛上。由于初始参数、概率等因素的影响某些时候BP神经网络模型会取得更优秀的表现，例如文中GA-BP神经网络模型的准确率曲线波动较大，而BP神经网络模型的准确率曲线波动较小。 相较于BP模型，相同迭代次数下GA-BP模型会进行更多的运行，消耗更多的资源，在处理实际问题时，可适当取舍。
机器学习-神经网络
站上巨人的肩膀
07-31 3667
机器学习的神经网络的概念和定义，还有代码的实现。
BP神经网络预测（python）
04-20
本项目专注于使用Python实现BP神经网络，旨在预测未知数据。在优快云博主的文章中，你可以找到详细的步骤和代码示例。博客链接为，其中涵盖了BP神经网络的基本原理，包括网络结构、前向传播、反向传播算法以及训练过程...
BP神经网络实现数据预测
09-20
使用BP神经网络，通过对历史数据的学习，来预测未来数据的变化情况
【预测模型】基于蝙蝠算法改进的BP神经网络预测数据matlab源码.zip
10-20
【预测模型】基于蝙蝠算法改进的BP神经网络预测数据matlab源码 在这个压缩包中，我们关注的是一个预测模型的实现，该模型利用了蝙蝠算法优化的BP（BackPropagation）神经网络来处理数据预测问题。蝙蝠算法是一种...
BP神经网络预测股票,bp神经网络预测股票价格python代码,matlab
09-10
在股票预测中，BP神经网络被用来分析历史数据，试图预测未来的股票价格走势。这种网络通过学习和调整权重来拟合输入数据，以达到对未知数据的预测。 在股票预测中，通常会选取一些关键指标作为输入变量，例如标题中...
BP神经网络,bp神经网络预测模型,Python
09-10
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【MLP】多层感知机网络
weixin_34186950的博客
06-05 321
BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。 BP网络主要用于： 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息； 2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来； 3)分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类； 4)数据压缩：减少输出矢...
[深度学习实战]Matlab-BP神经网络实战——光谱分析
東方緋想天
07-18 4795
本文详细讲述了使用Matlab搭建神经网络，并进行目标确定、导入数据、神经网络工具箱调用、数据预测和我对该项目的理解和使用技巧，包括快速选取Excel文件、临时变量保存、神经网络的w和b的位置、如何生成预测值和如何预测多输入多输出问题，如果有需要获取本博文所用的相关数据和代码，欢迎私信我免费获取！
数据分析 - Basis Point（bp）
Java_qin的博客
09-18 4934
bp是指基点 Basis Point（bp）用于金融方面，债券和票据利率改变量的度量单位。 1个基点等于0.01%，即1%的百分之一。基点经常被缩写为“BP/BPS”。 一个基点等于1个百分点的1%，即0.01%，因此，100个基点等于1%。 例如2019年最新贷款利率新政，北京地区新的个人住房贷款定价基准为： 首套商业性个人住房贷款利率不低于相应期限LPR(贷款市场报价利率)+55个基点...
python-sklearn实现神经网络（数据量小的情况）
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09-14 7319
以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。 神经网络（neural_network)模块重要的有两个类，MLPClassifier(分类)和MLPRegressor(回归)。多层感知器（MLP）是一种监督学习算法，前馈神经网络模型。两类都适用参数alpha作为正则化（L2正则化）系数。 skalern中的神经网络，在数据规模较大时，不适用！ MLPClassifier的训练使用BP算法，使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy loss f
【机器学习】一文理解BP神经网络 附代码
weixin_53118224的博客
05-12 3101
本文将用尽可能通俗的语言讲解模型、公式，大量贴图（图文并茂😊），用异或的例子向刚入坑的朋友们来介绍BP神经网络概念、意义，后面会附上python、R语言的代码实现。
BP神经网络
unhurried人生——冕临的博客
04-09 4506
BP神经网络概述 BP神经网络即误差反馈神经网络算法。无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。包括信号的正向传播和误差的反向传播两个过程，即计算机误差输出时按从输入到输出的方向进行，从而调整权重和阈值时按从输出到输入的方向进行。
BP神经网络预测数据序列
07-27
对于使用BP神经网络预测数据序列，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 数据准备：收集并整理用于训练和测试的数据序列。确保数据集中包含足够的历史数据以及相应的目标值。 2. 数据预处理：对数据进行归一化或标准化...
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