资源简介
BP神经网络的python实现,来预测城市空气污染等级,基本上可以做到正确率90%,
代码片段和文件信息
import numpy as np
from diagram import Diagram
from data import Dataset
class BPNN(object):
“““输入层:4个节点,用Iris的四个特征值,为一个150*3的矩阵
权重:(4+1)*3 的矩阵+一个阈值bias
隐藏层:3个,设定为150*3的矩阵
权重:(3+1)*3 的矩阵+一个阈值bias
输出层:3个节点,使用Iris的输出为三个种类,为一个150*4的矩阵
“““
# bpn = BPNN(dataset learning_rate=0.01 n_iter=20000) 均方差
def __init__(self dataset learning_rate=0.01 n_iter=10000 momentum=0.9 shutdown_condition=0.01):
self.n_iter = n_iter
self.dataset = dataset
self.learning_rate = learning_rate
self.x = dataset.train_x
self.Y = dataset.train_Y
self.shutdown_condition = shutdown_condition
self.cost = []
self.momentum = momentum
self.setup()
self.diagram = Diagram(self)
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 455 2018-04-24 17:18 BPN\.idea\BPN.iml
文件 185 2018-04-24 17:18 BPN\.idea\misc.xm
文件 258 2018-04-24 17:18 BPN\.idea\modules.xm
文件 42575 2018-05-07 16:41 BPN\.idea\workspace.xm
文件 83164 2018-05-04 16:19 BPN\air_data.xlsx
文件 4474 2018-05-07 14:52 BPN\bpnn.py
文件 2724 2018-05-07 11:42 BPN\data.py
文件 90785 2018-05-07 14:03 BPN\data_of_jinan.xlsx
文件 642 2018-04-24 17:24 BPN\diagram.py
文件 4698 2018-04-24 17:40 BPN\iris.txt
文件 681 2018-05-07 14:55 BPN\main.py
文件 14683 2018-05-07 14:36 BPN\myplot001.png
文件 16056 2018-05-07 14:57 BPN\myplot003.png
文件 16348 2018-05-07 14:43 BPN\myplot005.png
文件 16256 2018-05-07 14:49 BPN\myplot008.png
文件 16366 2018-05-07 14:52 BPN\myplot01.png
文件 17173 2018-05-07 14:55 BPN\myplot05.png
文件 44 2018-05-07 11:37 BPN\te.py
文件 3380 2018-05-07 14:52 BPN\__pycache__\bpnn.cpython-36.pyc
文件 2617 2018-05-07 14:12 BPN\__pycache__\data.cpython-36.pyc
文件 1131 2018-04-24 17:25 BPN\__pycache__\diagram.cpython-36.pyc
目录 0 2018-04-24 17:18 BPN\.idea\inspectionProfiles
目录 0 2018-05-07 16:41 BPN\.idea
目录 0 2018-05-07 14:52 BPN\__pycache__
目录 0 2018-05-07 14:55 BPN
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