企业官网建设流程全解析

免费简历制作网站推荐,视觉设计案例,安全管理平台,海报设计说明200字基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据回归 基于GA优化BP神经网络的数据回归 代码可以随意修改输入和输出代码可以选择模型的训练集个数 数据存储用的是 excel (方便修改数据),代码注释详细,完全适合新手学习。调神经网络参数有多折磨人#xff1f;试过遗传算法优化BP吗试过遗传算法优化BP吗今天咱们直接上代码手把手教你怎么用遗传算法给BP神经网络找最佳初始参数数据存在Excel里随便改训练集个数自己定小白也能秒上手。先看数据怎么处理。咱们用pandas直接读Excel表格第一列到倒数第二列是特征最后一列是输出值。这里我故意留了数据缩放的接口万一遇到量纲差异大的数据记得开箱即用import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data pd.read_excel(dataset.xlsx).values input_data data[:, :-1] # 倒数第二列之前都是输入 output_data data[:, -1].reshape(-1,1) # 最后一列是输出 # 数据归一化新手注意这个scaler要复用 scaler_x MinMaxScaler() scaler_y MinMaxScaler() X scaler_x.fit_transform(input_data) Y scaler_y.fit_transform(output_data)接下来是重头戏遗传算法。咱们把神经网络的初始权重和阈值编码成染色体种群规模设20迭代10次实际项目可以调大。适应度直接用神经网络预测的均方误差误差越小适应度越高# 遗传算法核心参数 DNA_SIZE 10 # 每个染色体包含10个参数根据网络结构调整 POP_SIZE 20 CROSS_RATE 0.8 MUTATION_RATE 0.003 N_GENERATIONS 10 def get_fitness(pop): # 把种群中的每个DNA解码成网络参数 fitness [] for dna in pop: # 这里用随机数模拟实际训练过程真实代码需替换为神经网络训练 # model build_model(dna) # pred model.predict(X_train) # loss mean_squared_error(y_train, pred) loss np.random.rand() # 占位符实际要用真实loss fitness.append(1/(loss 1e-5)) # 防止除零 return np.array(fitness)交叉变异怎么实现这里有个小技巧——用numpy的向量操作代替循环速度直接快十倍。注意变异要控制幅度别让参数飞了def crossover(parent, pop): if np.random.rand() CROSS_RATE: i np.random.randint(0, POP_SIZE, size1) cross_points np.random.randint(0, 2, sizeDNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] pop[i, cross_points] return parent def mutate(child): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() MUTATION_RATE: child[point] np.random.normal() return child最后整合成完整的训练流程。把遗传算法找到的最佳参数灌给BP网络你会发现训练收敛快多了。这里用Keras搭建网络注意输入输出层节点数要改的话直接改第一层和最后一层的units数就行from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense def build_bp(dnaNone): model Sequential() model.add(Dense(units6, activationrelu, input_dim3)) # input_dim改成你的特征数 model.add(Dense(units1)) if dna is not None: # 如果传入了遗传算法优化的参数 model.set_weights(dna_to_weights(dna)) # 需要实现DNA解码函数 model.compile(optimizeradam, lossmse) return model # 训练示例 best_dna ga_optimize() # 执行遗传算法优化 model build_bp(best_dna) history model.fit(X_train, y_train, epochs500, verbose0)跑完代码别忘反归一化输出结果要不看到0-1之间的数值该懵了。画个预测值和真实值的对比图效果一目了然# 结果反归一化 y_pred scaler_y.inverse_transform(model.predict(X_test)) y_true scaler_y.inverse_transform(y_test) # 画个酷炫的对比图 plt.plot(y_true, r, labelTrue) plt.plot(y_pred, b--, labelPredict) plt.legend() plt.show()遇到显存不足怎么办把batch_size调小到16或32。训练时间太长适当减少隐层神经元数量。代码里所有关键参数都做成了变量改起来就像调空调温度一样简单。最后说个实战经验遗传算法迭代次数别超过50种群规模控制在20-50之间效果最佳。有时候单纯用遗传算法优化的模型可能还不如随机搜索这时候试试把遗传算法的变异率调高说不定有奇效。