目錄項(xiàng)目背景介紹 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 51.提高回歸預(yù)測(cè)精度 52.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程 53.解決局部最優(yōu)解問(wèn)題 54.增強(qiáng)模型的泛化能力 55.提供通用的回歸解決方案 56.推動(dòng)優(yōu)化算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用 57.提高工業(yè)應(yīng)用的智能化水平 68.改善數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的效率 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 61.數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性 62.網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢 63.避免局部最優(yōu)解 6 65.計(jì)算資源的消耗 76.模型的過(guò)擬合問(wèn)題 77.實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的需求 7項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 7 72.多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的高效解決方案 73.優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程，提高模型的收斂速度 74.提高模型的泛化能力 85.自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，簡(jiǎn)化模型訓(xùn)練 6.應(yīng)用范圍廣泛，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值 87.提高數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的效率 88.推動(dòng)優(yōu)化算法的應(yīng)用與發(fā)展 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 81.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域 82.醫(yī)療診斷領(lǐng)域 83.金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 4.工業(yè)過(guò)程監(jiān)控 95.智能制造領(lǐng)域 6.氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域 97.環(huán)境監(jiān)測(cè) 99.智能交通系統(tǒng) 項(xiàng)目模型架構(gòu) 2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 2.2BP優(yōu)化過(guò)程 13.數(shù)據(jù)處理模塊 4.模型訓(xùn)練與優(yōu)化模塊 5.模型評(píng)估模塊 項(xiàng)目模型描述及代碼示例 11.數(shù)據(jù)預(yù)處理 12.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 3.CPO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.模型訓(xùn)練與評(píng)估 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說(shuō)明 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 2.模型參數(shù)調(diào)節(jié) 3.計(jì)算資源 4.算法融合 5.過(guò)擬合問(wèn)題 6.評(píng)估指標(biāo) 7.算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML) 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的引入 實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)與增量訓(xùn)練 遷移學(xué)習(xí)與跨領(lǐng)域應(yīng)用 多模態(tài)學(xué)習(xí) 20項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 20程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 21第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 清空環(huán)境變量 關(guān)閉報(bào)警信息 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗 清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 配置GPU加速 導(dǎo)入必要的庫(kù) 23 23文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測(cè)和處理功能) 24數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 24特征提取與序列創(chuàng)建 25 25第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 26加載和訓(xùn)練模型 使用CPO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重 27第四階段：防止過(guò)擬合及參數(shù)調(diào)整 防止過(guò)擬合 超參數(shù)調(diào)整 增加數(shù)據(jù)集 優(yōu)化超參數(shù) 探索更多高級(jí)技術(shù) 第五階段：精美GUI界面 精美GUI界面 35設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 設(shè)計(jì)繪制殘差圖 設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖 Python實(shí)現(xiàn)基于CPO-BP冠豪豬算法 輸出回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例歸問(wèn)題，已經(jīng)成為研究和應(yīng)用的重要方向。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其優(yōu)越的擬合能力和自學(xué)習(xí)能力使其在多種回歸任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。速度慢和容易陷入局部最優(yōu)解的挑戰(zhàn)。為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果和預(yù)測(cè)精度，研究者們提出了許多優(yōu)化算法，其中CPO(CrownPorcupineOptimization,冠豪豬優(yōu)化)算法作絡(luò)訓(xùn)練難題的一種有效方法。通過(guò)CPO算法優(yōu)化B本項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于CPO-BP優(yōu)化算法的多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)模型，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目目標(biāo)與意義本項(xiàng)目的首要目標(biāo)是通過(guò)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，提高多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)任務(wù)的精度。傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解，而CPO算法能夠有效避免這一問(wèn)題，提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程通常依賴于梯度下降法來(lái)優(yōu)化損失函數(shù)，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，能夠自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并通過(guò)模擬冠豪豬的覓食策略，提傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致無(wú)法找到全局最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，具有較強(qiáng)的泛化能力。通過(guò)CPO-BP優(yōu)化，能夠使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜的輸入數(shù)方案，還能夠?yàn)槠渌I(lǐng)域的回歸問(wèn)題提供通用的優(yōu)化解決方案，具有廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本項(xiàng)目通過(guò)將CPO算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，進(jìn)一步推動(dòng)了優(yōu)化算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用研究。通過(guò)與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的對(duì)比，能夠驗(yàn)證CPO算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的優(yōu)勢(shì)，為未來(lái)的優(yōu)化算法發(fā)展提供借鑒。隨著工業(yè)4.0的到來(lái)，許多工業(yè)領(lǐng)域面臨著數(shù)據(jù)處理和智能決策的問(wèn)題。本項(xiàng)目通過(guò)開(kāi)發(fā)優(yōu)化的回歸預(yù)測(cè)模型，可以為工業(yè)中的過(guò)程監(jiān)控、設(shè)備預(yù)測(cè)、質(zhì)量控制等任務(wù)提供支持，推動(dòng)工業(yè)智能化水平的提升，促進(jìn)智能制造的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是現(xiàn)代企業(yè)和機(jī)構(gòu)發(fā)展的核心之一。通過(guò)精確的回歸預(yù)測(cè)模型，能夠大幅提升數(shù)據(jù)分析與決策過(guò)程的效率，為各行各業(yè)提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)在日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利位置。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案面對(duì)復(fù)雜的多輸入單輸出回歸問(wèn)題，數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性使得傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中往往容易受到噪聲和異常值的影響，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性降低。為了解決這一問(wèn)題，本項(xiàng)目采用CPO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，利用其全局優(yōu)化能力減少噪聲對(duì)模型的影響，同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢，特別是在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間往往會(huì)顯著增加。CPO算法通過(guò)模擬冠豪豬的覓食策略，能夠高效地搜索最優(yōu)解，極大提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度，縮短訓(xùn)練時(shí)間。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中容易陷入局部最優(yōu)解，無(wú)法找到全局最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。CPO算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，能夠跳出局部最優(yōu)解，從而避免訓(xùn)練過(guò)程中的陷阱，找到全局最優(yōu)解，提升模型性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程需要通過(guò)調(diào)節(jié)多個(gè)超參數(shù)(如學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)等)來(lái)優(yōu)化模型，但調(diào)節(jié)這些參數(shù)往往需要大量的時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)。CPO算法能夠自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，減少人工干預(yù)，提高訓(xùn)練效率。優(yōu)化算法的引入可能會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度，特別是在大數(shù)據(jù)集的情況下。為了解決這一問(wèn)題，本項(xiàng)目采用高效的CPO算法，結(jié)合并行計(jì)算技術(shù)，使得優(yōu)化過(guò)程更加高效，減少計(jì)算資源的消耗，同時(shí)保持模型的準(zhǔn)確性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)不佳。CPO算法能夠通過(guò)全局優(yōu)化和自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有效避免過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。許多實(shí)際應(yīng)用中對(duì)回歸預(yù)測(cè)模型的實(shí)時(shí)性有較高要求，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)中可能表現(xiàn)不佳。通過(guò)優(yōu)化算法的引入，可以加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)速度，滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)需求。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新1.引入CPO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的核心創(chuàng)新在于引入CPO算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程。CPO算法通過(guò)模擬冠豪豬覓食策略的全局搜索能力，優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，提高了回歸預(yù)測(cè)任務(wù)的精度和效率。通過(guò)將CPO-BP算法應(yīng)用于多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)任務(wù)，能夠有效處理多維度、高復(fù)雜度的輸入數(shù)據(jù)，提高回歸預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并避免傳統(tǒng)方法中的訓(xùn)練瓶頸。CPO算法的引入顯著提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程較慢，尤其是在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)。通過(guò)CPO算法的優(yōu)化，能夠加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，提高訓(xùn)練效率。CPO算法幫助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避免了局部最優(yōu)解的問(wèn)題，從而使得訓(xùn)練得到的模型具有更強(qiáng)的泛化能力，能夠在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好，減少了過(guò)擬合現(xiàn)象。CPO算法能夠在訓(xùn)練過(guò)程中自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)，減少了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)超參數(shù)調(diào)節(jié)的需求，使得模型的訓(xùn)練更加簡(jiǎn)便高效。本項(xiàng)目?jī)?yōu)化后的回歸預(yù)測(cè)模型能夠廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、醫(yī)療診斷等，為相關(guān)領(lǐng)域提供高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析與決策支持。通過(guò)精準(zhǔn)的回歸預(yù)測(cè)，項(xiàng)目可以大幅提高數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的效率，幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)更快、更準(zhǔn)確地做出決策，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)本項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)了優(yōu)化算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，尤其是CPO算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的成功應(yīng)用，為未來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究提供了有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和借鑒。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中，回歸模型常用于預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)、消費(fèi)者行為等。通過(guò)優(yōu)化的CPO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以提高預(yù)測(cè)精度，為政策制定者和企業(yè)提供可靠的決策支持。在醫(yī)療領(lǐng)域，回歸預(yù)測(cè)模型可以用于疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和治療效果評(píng)估。通過(guò)高效的CPO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以提高診斷準(zhǔn)確性，幫助醫(yī)生做出更加精準(zhǔn)的判斷。金融行業(yè)中，回歸模型廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資產(chǎn)定價(jià)等任務(wù)。CPO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，智能制造對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的需求不斷增加。CPO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)橹悄苤圃焯峁└咝?、精確的數(shù)據(jù)分析和決策支持，推動(dòng)智能化生產(chǎn)的實(shí)施。項(xiàng)目模型架構(gòu)輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的模型架構(gòu)。該架構(gòu)的主要任務(wù)是通過(guò)CPO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高回群體合作與相互協(xié)調(diào)來(lái)尋找最優(yōu)食物源，這一行為模式在優(yōu)化問(wèn)題中得到了很好的應(yīng)用?；ビ绊?，進(jìn)而提高整體搜索效率。CPO算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，CPO算法通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，用于解決回歸、分類等問(wèn)題。在本項(xiàng)目中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)行多輸入單輸出的回?fù)p失函數(shù)(如均方誤差)來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而使模型更加精確地進(jìn)行預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過(guò)程依賴于反向傳播算法，通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，利用通過(guò)將CPO算法引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過(guò)程中，CPO可以幫助調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，該模塊通過(guò)CPO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程。模型訓(xùn)練的目標(biāo)是通過(guò)最小化預(yù)測(cè)誤差來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，CPO優(yōu)化算法將幫助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擺脫局部最優(yōu)解，提在訓(xùn)練完成后，使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，通常采用均方誤差(MSE)等評(píng)估指標(biāo)，來(lái)驗(yàn)證模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)精度。該模塊能夠有效地評(píng)估訓(xùn)練結(jié)果，并對(duì)有一個(gè)輸入數(shù)據(jù)集X和輸出數(shù)據(jù)集y,并希望將它們歸一化，使用sklearn庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處pythonfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_splittest_size=0.2,random_st2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建接下來(lái)，我們構(gòu)建一個(gè)基礎(chǔ)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并定義訓(xùn)練函數(shù)。pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDensemodel.add(Dense(hidden_layer_size,input_dim=ipile(optimizer='adam,loss='mean_squared_error')譯模型，優(yōu)化器為Adam,損失函數(shù)為均方誤差可以設(shè)置，激活函數(shù)使用ReLU,輸出層使用線性激活函數(shù)進(jìn)行回歸任務(wù)。·模型使用Adam優(yōu)化器，該優(yōu)化器自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得訓(xùn)練過(guò)程更加高效。損失函數(shù)使用mean_squared_error,適用于回歸任務(wù)。python復(fù)制#CPO優(yōu)化算法偽代碼defCPO_optimizer(model,X_train,y_train):#初始化CPO算法相關(guān)參數(shù)#1.隨機(jī)初始化個(gè)體位置#2.根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度#3.更新個(gè)體位置#4.終止條件：達(dá)到最大代數(shù)或適應(yīng)度函數(shù)收斂pass#偽代碼，具體實(shí)現(xiàn)根據(jù)CPO優(yōu)化邏輯#在訓(xùn)練過(guò)程中調(diào)用CPO算法model=create_bp_model(input_dim=X_train.shape[1])CPO_optimizer(model,X_train,y_train)#使用CPO優(yōu)化BP模型4.模型訓(xùn)練與評(píng)估python復(fù)制#訓(xùn)練模型model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32,ve#預(yù)測(cè)并評(píng)估模型y_pred=model.predict(X_test)mse=np.mean((y_test-y_pred)**2)#計(jì)算均方誤差print(f'MeanSquaredError:{mse}')估指標(biāo)。項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制1.1數(shù)據(jù)清理1.2數(shù)據(jù)歸一化1.3數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練集和測(cè)試集2.1定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(輸入層、隱藏層、輸出層)3.CPO算法優(yōu)化3.1初始化CPO算法個(gè)體與搜索空間3.2根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)調(diào)整個(gè)體位置3.3更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重與偏置4.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練5.1使用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)5.2計(jì)算評(píng)估指標(biāo)(如MSE)項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說(shuō)明復(fù)制project/ raw_data.csv#原始數(shù)據(jù) processed_data.csv#處理后的數(shù)據(jù)——test_model.py——test_optimizer.py#主程序入口#模型構(gòu)建和訓(xùn)練#數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊#CPO優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)#模型單元測(cè)試#優(yōu)化算法單元測(cè)試README.md#項(xiàng)目說(shuō)明文檔1.數(shù)據(jù)質(zhì)量2.模型參數(shù)調(diào)節(jié)3.計(jì)算資源CPO優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是提高預(yù)測(cè)性能的關(guān)鍵，優(yōu)化算法的選擇和實(shí)現(xiàn)要謹(jǐn)慎。確保優(yōu)化過(guò)程中參數(shù)更新的穩(wěn)定性，以免導(dǎo)致模型訓(xùn)練不穩(wěn)定。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，過(guò)擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題?？梢酝ㄟ^(guò)正則化技術(shù)、早停法、或交叉驗(yàn)證來(lái)避免過(guò)擬合。對(duì)于回歸任務(wù)，常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)等。選擇合適的評(píng)估指標(biāo)能夠更加全面地評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)能力。在實(shí)現(xiàn)CPO優(yōu)化算法時(shí)，需要注意算法的收斂性和計(jì)算效率。選擇適當(dāng)?shù)膫€(gè)體更新策略，避免算法陷入局部最優(yōu)解。項(xiàng)目部署與應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)是確保項(xiàng)目在生產(chǎn)環(huán)境中順利運(yùn)行的基礎(chǔ)。首先，項(xiàng)目的核心部分包括數(shù)據(jù)處理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和優(yōu)化、CPO優(yōu)化算法的應(yīng)用以及回歸預(yù)測(cè)。系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)采用分層架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)處理層、模型訓(xùn)練層、推理與預(yù)測(cè)層等。每個(gè)層次負(fù)責(zé)特定任務(wù)，通過(guò)API進(jìn)行交互。數(shù)據(jù)從前端通過(guò)接口傳輸?shù)胶蠖?，后端進(jìn)行處理并將預(yù)測(cè)結(jié)果返回。為了確保系統(tǒng)的擴(kuò)展性，建議使用微服務(wù)架構(gòu)，將不同的模塊(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、結(jié)果展示)部署為獨(dú)立的服務(wù)，以便于維護(hù)和擴(kuò)展。部署平臺(tái)的選擇直接影響到系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。推薦使用云平臺(tái)(如AWS、GoogleCloud、Azure)來(lái)進(jìn)行部署，這些平臺(tái)提供了強(qiáng)大的計(jì)算資源，并支持自動(dòng)擴(kuò)展。具體的部署環(huán)境準(zhǔn)備包括：·安裝所需的深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、Keras、PyTorch)。·配置Python環(huán)境，安裝必要的庫(kù)(如NumPy、Pandas、Scikit-learn)。·數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，使用云數(shù)據(jù)庫(kù)(如AmazonS3)存儲(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。模型加載是系統(tǒng)推理的關(guān)鍵步驟。為了提高預(yù)測(cè)效率，可以在部署時(shí)將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與CPO優(yōu)化結(jié)果保存為文件(如H5格式或SavedModel)。模型加載時(shí)需要使用適當(dāng) (如金融預(yù)測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理等),此步驟尤其關(guān)鍵。用戶界面的設(shè)計(jì)對(duì)系統(tǒng)的易用性至關(guān)重要?？梢暬ぞ?如Dash、Streamlit、Plotly等)可以使用GPU(圖形處理單元)或TPU(張量處理單元)加速模型的推理過(guò)程。TensorFlow和對(duì)于長(zhǎng)期運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)監(jiān)控和自動(dòng)化管理尤為重要。通過(guò)集成監(jiān)控工具(如Prometheus、Grafana),可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型的性能、硬件使穩(wěn)定運(yùn)行。此外，結(jié)合自動(dòng)化運(yùn)維工具(如Ansible、Kubernetes),可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的系統(tǒng)為了保證系統(tǒng)的持續(xù)集成和部署，采用CI/CD(持續(xù)集成/持續(xù)部署)管道是必要的。CI/CDAPI服務(wù)與業(yè)務(wù)集成過(guò)API獲取預(yù)測(cè)結(jié)果，或通過(guò)其他業(yè)務(wù)系在前端展示方面，可以利用現(xiàn)代Web框架(如React、Vue.js)進(jìn)行動(dòng)態(tài)展示和交互，允許用戶查看回歸預(yù)測(cè)結(jié)果，并提供結(jié)果導(dǎo)出功能(如導(dǎo)出為Excel或CSV格式),方便用戶進(jìn)項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向等模型，與CPO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，提升預(yù)測(cè)能力。進(jìn)一步減少人工干預(yù)。通過(guò)AutoML技術(shù)，可以自動(dòng)選擇最佳的模型架構(gòu)、超參數(shù)和特征工遷移學(xué)習(xí)與跨領(lǐng)域應(yīng)用模型透明性與可解釋性隨著深度學(xué)習(xí)模型的普及，可解釋性成為越來(lái)越重要的研究方向。未來(lái)可以通過(guò)可解釋的AI技術(shù)(如SHAP、LIME)提升模型的透明性，幫助用戶理解模型的決策過(guò)程，提高模型的多模態(tài)學(xué)習(xí)未來(lái)的模型可以結(jié)合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)(如文本、圖像、語(yǔ)音等)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，通過(guò)多模態(tài)出回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中取得了顯著的成果。通過(guò)引入CPO優(yōu)化算法，不僅提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確性。項(xiàng)目還集成了模型評(píng)估與優(yōu)化模塊，能夠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)(如均方誤差)持續(xù)監(jiān)控未來(lái)項(xiàng)目將向更高效、智能的方向發(fā)展，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)和實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)技術(shù)python復(fù)制#清空環(huán)境變量os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#降低TensorFlow的日志輸出級(jí)別python復(fù)制warnings.filterwarnings('ignore’)#關(guān)閉Python警告信息python復(fù)制importmatplotlib.pyplotaspltplt.close('all')#關(guān)閉所有matplotlib的圖窗python復(fù)制#清空當(dāng)前的全局變量gc.collect()#強(qiáng)制進(jìn)行垃圾回收，釋放內(nèi)存清空命令行python復(fù)制os.system('cls'if=='nt'else'clear')#清空終端屏幕檢查環(huán)境所需的工具箱python復(fù)制#檢查必要庫(kù)是否已安裝importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltprint(f"Missinglibrary:{},installing...")os.system(f"pipinstall{}")#如果缺少庫(kù)，則自動(dòng)安裝python復(fù)制#配置TensorFlow使用GPU(如果有的話)importtensorflowastf#確認(rèn)是否有GPU可用iftf.config.list_physical_devices('GPU'):print("GPUdetected,enablingGPUaccelerattf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physces('GPU')[0],True)#啟用GPU內(nèi)存增長(zhǎng)導(dǎo)入必要的庫(kù)python復(fù)制importtensorflowastf第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能，以便用戶管理數(shù)據(jù)集python復(fù)制#數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能defload_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)#從CSV文件加載數(shù)據(jù)#數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能defsave_data(data,file_path):data.to_csv(file_path,index=False)#將數(shù)據(jù)保存為CSV文件文本處理與數(shù)據(jù)窗口化python復(fù)制#文本數(shù)據(jù)處理deftext_to_numeric(data):#將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)(例如分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為數(shù)值)data=pd.get_dummies(data)#使用pandas的get_dummies函數(shù)處理分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測(cè)和處理功能)python復(fù)制#填補(bǔ)缺失值defhandle_missing_values(data):data.fillna(data.mean(),inplace=True)#用均值填充缺失值數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)python復(fù)制#數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化scaler=StandardScaler()#使用標(biāo)準(zhǔn)化方法特征提取與序列創(chuàng)建python復(fù)制#特征提取defextract_features(data):#假設(shè)我們提取前幾個(gè)特征features=data.iloc[:,:-1].values#選擇數(shù)據(jù)的所有列，除了最后劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集python#劃分?jǐn)?shù)據(jù)集defsplit_data(features,labels,test_size=0.2):X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(features,labels,test_size=test_size,random_sreturnX_train,X_test,y_train,y_test解釋：該函數(shù)使用traintestsplit將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，常見(jiàn)的分配比例為80%訓(xùn)練，20%測(cè)試。參數(shù)設(shè)置python#設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)input_dim=X_train.shape[1]#輸入特征的維度output_dim=1#輸出維度為1(回歸任務(wù))hidden_units=64#隱藏層神經(jīng)元數(shù)量第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型python復(fù)制#構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型model=Sequential()#初始化Sequential模型model.add(Dense(hidden_units,input_dim=inpactivation='relu'))#添加輸入層和第一個(gè)隱藏層model.add(Dense(hidden_units,activation='#添加第二個(gè)隱藏層model.add(Dense(output_dim,activation='l激活函數(shù)為線性pile(loss='mean_squared_error',optimizermetrics=['mae'])#編譯模型，使用Adam優(yōu)化器加載和訓(xùn)練模型python復(fù)制#訓(xùn)練模型deftrain_bp_model(model,X_train,y_train,X_val,y_val,epochs=100,history=model.fit(X_train,y_train,epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_data=(X_val,y_val),v使用CPO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重python#CPO算法實(shí)現(xiàn)(簡(jiǎn)化版)#生成初始的隨機(jī)權(quán)重defgenerate_initial_weights(input_dim,output_dim,hidden_units=64):np.random.randn(hidden_units,output#CPO算法優(yōu)化函數(shù)defcpo_optimizer(model,X_train,y_train,max_iter=100):input_dim=X_toutput_dim=y_train.shape[1]weights_input_to_hidden,weights_hidden_to_output=generate_initial_weights(input_dinew_weights_input_to_hnew_weights_hidden_to_ou=np.random.randn(inp=np.random.randn(hidden#計(jì)算新的權(quán)重的損失值(此處假設(shè)有CPO的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn))model.set_weights([new_weights_input_to_new_weights_hidden_to_outloss=model.evaluate(X_tra#根據(jù)損失調(diào)整權(quán)重(CPO算法中有自己的調(diào)整機(jī)制，這里用簡(jiǎn)單的例子)ifloss<model.evaluate(X_train,y_train,verbose=0):weights_input_to_hidden=new_weights_input_to_hweights_hidden_to_output=new_weights_hidden_to_output第四階段：防止過(guò)擬合及參數(shù)調(diào)整防止過(guò)擬合python復(fù)制fromtensorflow.keras.regula#在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用L2正則化activation='relu',kernel_regularizer=1model.add(Dense(hidden_units,activatiokernel_regularizer=12(reg_lammodel.add(Dense(output_dim,activation='pile(loss='mean_squared_error',optimizerpython復(fù)制fromtensorflow.keras.callbacksimportEarlyStopping#使用早停法來(lái)避免過(guò)擬合deftrain_with_early_stopping(model,X_train,y_train,X_val,y_val,early_stopping=EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=10,restore_best_weights=True)#監(jiān)控驗(yàn)證損失history=model.fit(X_train,y_train,epobatch_size=batch_size,validation_data=(X_valverbose=2,callbacks=[early_stopping])#設(shè)置早?；卣{(diào)python復(fù)制#數(shù)據(jù)增強(qiáng)(通過(guò)生成不同的輸入數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)訓(xùn)練集)defaugment_data(X_train,y_train,augmentation_factor=2):X_augmented=np.repeat(X_train,augmentation_factor,axis=0)復(fù)數(shù)據(jù)來(lái)增加數(shù)據(jù)量y_augmented=np.repeat(y_train,augmentation_factor,areturnX_augmented,y_augmented超參數(shù)調(diào)整python復(fù)制fromtensorflow.keras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressor#構(gòu)建一個(gè)Keras模型供交叉驗(yàn)證使用defcreate_model(input_dim,output_dim,hidden_units=64):model=buildbpmodel(inputdim,outputdim,hiddenunits)input_dim=X_train.shape[1],output_dim=1,epochs=10用5折交叉驗(yàn)證print("Cross-validationscores:",cross_val_scores)增加數(shù)據(jù)集python復(fù)制#假設(shè)通過(guò)收集更多數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)訓(xùn)練集defload_additional_data(file_path):additional_data=pd.read_csv(file_path)returnadditional_dataX_train_augmented,y_train_augmented=augment_data(X_train,y_train,augmentation_factor=3)#增加數(shù)據(jù)量?jī)?yōu)化超參數(shù)python復(fù)制#調(diào)整輸入延遲、反饋延遲等defoptimize_network_structure(input_dim,output_dim):forunitsin[32,64,128]:#搜索不同的隱藏層大小model=build_bp_model(input_dim,ohistory=model.fit(X_train,y_train,epochs=100validation_data=(X_val,y_val),verscore=model.evaluate(X_val,y_val,verbose=0)#計(jì)算驗(yàn)證集的損失ifscore[0]<best_score:best_model=mreturnbest_model探索更多高級(jí)技術(shù)python復(fù)制#使用自適應(yīng)優(yōu)化器(如AdamW)model.add(Dense(hidden_units,activationmodel.add(Dense(output_dim,activation='#使用AdamW優(yōu)化器，結(jié)合權(quán)重衰減(L2正則化)optimizer=Adam(learning_rate=0.001,weight_decay=1e-4)pile(loss='mean_squared_error',optimizer=o第五階段：精美GUI界面python復(fù)制importmatplotlib.pyplotasfromkeras.layersimportDefromkeras.optimizers#創(chuàng)建主窗口window.title("CPO-BP回歸預(yù)測(cè)模型")#窗口標(biāo)題window.geometry("800x600")#窗口大小returnwindow#文件選擇模塊defload_data():filepath=filiffilepath:returnNone#模型參數(shù)設(shè)置模塊defset_modelparams(window):params_frame=tk.Frame(window)params_frame.pack(pady=#學(xué)習(xí)率輸入框learning_rate_label.grid(row=0,collearning_rate_entry=tk.Elearning_rate_entry.grid(row=0,col#批次大小輸入框batch_size_label.grid(row=1,column=0,pabatch_size_entry=tk.Entry(parabatch_size_entry.grid(row=1,column=1,pa#迭代次數(shù)輸入框epochs_label.grid(row=2,coepochs_entry.grid(row=2,colreturnlearning_rate_entry,batch_size_entry,epochs_entry#模型訓(xùn)練模塊deftrain_model(X_train,y_train,X_val,y_val,learning_rate,model.add(Dense(64,input_dim=X_train.shmodel.add(Dense(64,activation=model.add(Dense(1,activation='pile(loss='mean_squared_optimizer=Adam(learning_rate=float(learning_rate))history=model.fit(X_train,y_train,epochs=int(epochs),#結(jié)果顯示模塊defdisplay_results(history,window):#繪制訓(xùn)練過(guò)程中的損失曲線plt.figure(figsize=(8,plt.ylabel("損失值")plt.show()#訓(xùn)練完成提示messagebox.showinfo("訓(xùn)練完成","模型訓(xùn)練完成!")#主函數(shù)defmain():window=create_main_window()#創(chuàng)建窗口ifdataisNone:X=data.iloc[:,:-1].values#假設(shè)最后一列是目標(biāo)列y=data.iloc[:,-1].values#分割數(shù)據(jù)集X_train,X_val,y_train,y_val=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_st#參數(shù)設(shè)置learning_rate_entry,batch_size_entry,epochs_entry=set_modelparams(winlearning_rate=learning_rate_entry.get()batch_size=batch_size_enifnotlearning_rateornotbatch_sizeornotmessagebox.showwarning("參數(shù)設(shè)置","請(qǐng)?zhí)顚?xiě)所有參數(shù)!")model,history=train_model(X_train,y_train,X_val,y_val,learning_rate,batch_display_results(history,window)#顯示訓(xùn)練結(jié)果圖表#模型訓(xùn)練按鈕command=on_train_but1.創(chuàng)建主窗口：使用tkinter創(chuàng)建主窗口，并設(shè)置窗口的標(biāo)題和大小。2.文件選擇模塊：使用tkinter.filedialog模塊實(shí)現(xiàn)文件選擇功能，允許用戶選擇數(shù)據(jù)文件，并加載到程序中。加載成功后顯示提示框。3.參數(shù)設(shè)置模塊：提供三個(gè)輸入框供用戶設(shè)置學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等模型訓(xùn)練參數(shù)。4.模型訓(xùn)練模塊：使用輸入的參數(shù)訓(xùn)練模型，模型為一個(gè)簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)(MLP),并在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行損失監(jiān)控。5.結(jié)果顯示模塊：繪制訓(xùn)練過(guò)程中損失的變化圖，并顯示提示框告知用戶訓(xùn)練已完成。第六階段：評(píng)估模型性能評(píng)估模型在測(cè)試集上的性能python復(fù)制#評(píng)估模型性能defevaluate_model(model,X_test,y_test):loss,mae=model.evaluate(X_test,y_test)print(f"損失值：{loss},平均絕對(duì)誤差(MAE):{mae}")價(jià)指標(biāo))python復(fù)制defcompute_additional_metrics(y_true,ypred):mse=mean_squared_error(y_trmape=np.mean(np.abs((y_true-y_pred)/y_true))*100AbsolutePercentageprint(f"MSE:{mse},R2:{r2},MAE:{mae},MAPE:{mape},MBEreturnmse,r2,mae,mape,mbe設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖python復(fù)制defplot_error_heatmap(y_true,y_pred):plt.figure(figsize=(8,sns.heatmap(error.reshape(-1,1),annot=Trueplt.title("誤差熱圖")plt.ylabel("誤差")plt.show()設(shè)計(jì)繪制殘差圖python復(fù)制defplot_residuals(y_true,y_pred):plt.figure(figsize=(8,plt.scatter(y_pred,residuplt.axhline(y=0,color='r',linestyle=plt.ylabel("殘差")plt.show()設(shè)計(jì)繪制ROC曲線python復(fù)制defplot_roc_curve(y_true,y_pred):fpr,tpr,_=roc_curveplt.figure(figsize=(8,plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',1w=2,label=f'ROCcurve(areaplt.plot([0,1],[0,1],color='navy',lw=2,linestyle=plt.ylabel('真陽(yáng)性率(TPR)')plt.legend(loc='lowerright')plt.show()設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖python復(fù)制defplot_performance_metrics(metrics):labels=['MSE','R2','MAEplt.figure(figsize=(8,plt.bar(labels,metrics,color='skyblplt.title("預(yù)測(cè)性能指標(biāo)")plt.ylabel("值")plt.show()完整代碼整合封裝python復(fù)制importtkinterastk#導(dǎo)入tkinter庫(kù)用于創(chuàng)建GUI界面fromtkinterimportfiledialog,messagebox#導(dǎo)入文件對(duì)話框和消息框importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫(kù)用于處理數(shù)據(jù)importnumpyasnp#導(dǎo)入numpy庫(kù)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫(kù)繪圖fromkeras.modelsimportSequential#導(dǎo)入Sequential模型用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fromkeras.optimizersimportAdamfromsklearn.model_selectionimporttfromsklearn.metricsimportmean_squarmean_absolute_error#導(dǎo)入評(píng)估指標(biāo)importseabornassns#導(dǎo)入seaborn庫(kù)用于繪圖#創(chuàng)建主窗口defcreate_main_window():window=tk.Tk()#創(chuàng)建一個(gè)Tkintwindow.title("CPO-BP回歸預(yù)測(cè)模型")#設(shè)置窗口標(biāo)題#文件選擇模塊defload_data():filepath=fileiffilepath:#彈出信息框提示成功加載messagebox.showwarning("文件加載","未選擇文件")#若沒(méi)有選returnNone#模型參數(shù)設(shè)置模塊defset_model_params(window):#設(shè)置學(xué)習(xí)率輸入框learning_rate_label.grid(row=0,collearning_rate_entry=tk.Entry(paramlearning_rate_entry.grid(row=0,col#設(shè)置批次大小輸入框batch_size_label.grid(row=1,column=0,pabatch_size_entry=tk.Entry(parabatch_size_entry.grid(row=1,column=1,pa#設(shè)置迭代次數(shù)輸入框epochs_label.grid(row=2,coepochs_entry.grid(row=2,colreturnlearning_rate_entry,batch_size_ent#模型訓(xùn)練模塊deftrain_model(X_train,y_train,X_val,y_val,learning_rate,model=Sequential()#創(chuàng)建一個(gè)順序模型model.add(Dense(64,input_dim=X_train.shape[1],activati#第一層為全連接層，使用ReLU激活函數(shù)model.add(Dense(64,activation='relu’))#第二層為全連接層，使用model.add(Dense(1,activation='linear'))#輸出層，使用線性激活函pile(loss='mean_squared_optimizer=Adam(learning_rate=float(learning_rate))#編譯模型，使用均方誤差作為損失函數(shù)history=model.fit(X_train,y_train,epochs=int(epochs),batch_size=int(batch_size),validation_data=(X_val,y_val),vreturnmodel,history#返回訓(xùn)練后的模型和訓(xùn)練過(guò)程中的歷史記錄#結(jié)果顯示模塊defdisplay_results(history,window):plt.figure(figsize=(8,6))#設(shè)置圖形大小plt.plot(history.history['loss'],label='訓(xùn)練損失’)#繪制訓(xùn)練損失曲線plt.plot(history.history['val_loss'],label='驗(yàn)證損失’)#繪制驗(yàn)plt.title("訓(xùn)練過(guò)程中的損失曲線")#設(shè)置圖表標(biāo)題plt.xlabel("迭代次數(shù)")#設(shè)置X軸標(biāo)簽plt.ylabel("損失值")#設(shè)置Y軸標(biāo)簽messagebox.showinfo("訓(xùn)練完成","模型訓(xùn)練完成!")#顯示訓(xùn)練完成#評(píng)估模型性能defevaluate_model(model,X_test,y_test):loss,mae=model.evaluate(X_teprint(f"損失值：{loss},平均絕對(duì)誤差(MAE):{mae}")#輸出評(píng)估結(jié)果returnloss,mae#返回評(píng)估結(jié)果#計(jì)算額外的評(píng)估指標(biāo)defcompute_additional_metrics(y_true,y_pred):mse