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怎么让网站快速收录_软件开发工程师职业分析_谷歌优化排名哪家强_如何免费发布广告

时间:2025/7/11 0:49:00来源:https://blog.csdn.net/2401_87275147/article/details/143747755 浏览次数:0次
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《------往期经典推荐------》

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:

  1. 数据读取与预处理

    1. load_data函数从CSV文件读取数据。
    2. 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。
  2. BP神经网络

    1. 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。
  3. 黏菌算法优化

    1. 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)。
    2. 优化过程中记录每次迭代的最佳适应度,以便后续可视化。
  4. 评估与可视化

    1. 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)。
    2. 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。
  5. 主函数

    1. 设置参数,执行数据模拟、读取、预处理。
    2. 初始化BP神经网络和黏菌算法优化器,进行参数优化。
    3. 训练优化后的模型,进行预测并评估性能。
    4. 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。
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