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    文件類型: .zip
    金幣: 2
    下載: 2 次
    發布日期: 2021-07-20
  • 語言: Python
  • 標簽: bp??氣溫預測??

資源簡介

BP神經網絡實現氣溫學習和預測代碼及代碼分析(python+tensflow)，用python+tensflow實現氣溫的預測，本代碼包含數據集，不用重新下載，可以自行設置測試學習次數，誤差范圍，點開導包，運行即可使用，并且附上了因版本不同，可能出現導包錯誤的解決方法。我實在是即穩又貼心。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

import?tensorflow.compat.v1?as?tf
tf.disable_v2_behavior（）
from?numpy.random?import?RandomState
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import?time

#定義神經網絡的參數
d=3#輸入節點個數
l=1#輸出節點個數
q=2*d+1#隱層個數采用經驗公式2d+1
train_num=480#訓練數據個數
test_num=240#測試數據個數
eta=0.5#學習率
error=0.0009#精度

#初始化權值和閾值
w1=?tf.Variable（tf.random.normal（[d?q]?stddev=1?seed=1））#seed設定隨機種子，保證每次初始化相同數據
b1=tf.Variable（tf.constant（0.0shape=[q]））
w2=?tf.Variable（tf.random.normal（[q?l]?stddev=1?seed=1））
b2=tf.Variable（tf.constant（0.0shape=[l]））

#輸入占位
x?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（None?d））#列數是d，行數不定
y_=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（None?l））

#構建圖：前向傳播
a=tf.nn.sigmoid（tf.matmul（xw1）+b1）#sigmoid激活函數
y=tf.nn.sigmoid（tf.matmul（aw2）+b2）
mse?=?tf.reduce_mean（tf.square（y_?-??y））#損失函數采用均方誤差
train_step?=?tf.train.AdamOptimizer（eta）.minimize（mse）#Adam算法
#train_step?=?tf.train.GradientDescentOptimizer（eta）.minimize（mse）#梯度下降法

#讀取氣溫數據
dataset?=?pd.read_csv（‘tem.csv‘?delimiter=““）
dataset=np.array（dataset）
mn=np.shape（dataset）
totalX=np.zeros（（m-dd））
totalY=np.zeros（（m-dl））
for?i?in?range（m-d）:#分組：前三個值輸入，第四個值輸出
????totalX[i][0]=dataset[i][0]
????totalX[i][1]=dataset[i+1][0]
????totalX[i][2]=dataset[i+2][0]
????totalY[i][0]=dataset[i+3][0]
#歸一化數據
Normal_totalX=np.zeros（（m-dd））
Normal_totalY=np.zeros（（m-dl））
nummin=np.min（dataset）
nummax=np.max（dataset）
dif=nummax-nummin
for?i?in?range（m-d）:
????for?j?in?range（d）:
????????Normal_totalX[i][j]=（totalX[i][j]-nummin）/dif
????Normal_totalY[i][0]=（totalY[i][0]-nummin）/dif

#截取訓練數據
X=Normal_totalX[:train_num-d:]
Y=Normal_totalY[:train_num-d:]
testX=Normal_totalX[train_num::]
testY=totalY[train_num::]
start?=?time.clock（）

#創建會話來執行圖
with?tf.Session（）?as?sess:
????init_op?=?tf.global_variables_initializer（）#初始化節點
????sess.run（init_op）

????STEPS=0
????while?True:
????????sess.run（train_step?feed_dict={x:?X?y_:?Y}）
????????STEPS+=1
????????train_mse=?sess.run（mse?feed_dict={x:?X?y_:?Y}）
????????if?STEPS?%?10000?==?0:#每訓練100次，輸出損失函數
????????????print（“第?%d?次訓練后訓練集損失函數為：%g“?%?（STEPS?train_mse））
????????##if?train_mse????????##??break
????????if?STEPS>10000000:
??????????break

????print（“總訓練次數：“STEPS）
????end?=?time.clock（）
????print（“運行耗時（s）：“end-start）
	
	#測試
????Normal_y=?sess.run（y?feed_dict={x:?testX}）#求得測試集下的y計算值
????DeNormal_y=Normal_y*dif+nummin#將y反歸一化
????test_mse=?sess.run（mse?feed_dict={y:?DeNormal_y?y_:?testY}）#計算均方誤差
????print（“測試集均方誤差為：“test_mse）
	
	#預測
????XX=tf.constant（[[18.317.416.7]]）
????XX=（XX-nummin）/dif#歸一化
????a=tf.nn.sigmoid（tf.matmul（XXw1）+b1）
????y=tf.nn.sigmoid（tf.matmul（aw2）+b2）
????y=y*dif+nummin#反歸一化
????print（“[18.317.416.7]輸入下預測氣溫為：“sess.run（y））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2019-12-08?10:10??BP神經網絡實例及代碼分析（python+tensorflow）\BP神經網絡實例及代碼分析%28python%2Btensorflow%29\
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?????文件???????12386??2019-12-09?08:42??BP神經網絡實例及代碼分析（python+tensorflow）\因版本不同的報錯處理方法.docx

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