Python基于PyTorch实现多输入多输出进行BP神经网络回归预测项目实战 - 实践

说明：这是一个机器学习实战项目（附带素材+代码+文档），如需内容+代码+文档可以直接到文章最后关注 公棕号获取 或者私信获取。

1.项目背景

在艰难框架建模与智能预测领域，许多实际问题涉及多个输入变量共同影响多个输出目标，如工业过程控制、环境监测与金融风险评估等。传统的单输出模型难以捕捉多目标间的关联性，效率较低。本项目基于Python与PyTorch深度学习框架，构建多输入多输出的BP神经网络回归模型，实现对多个连续目标变量的同步预测。通过设计合理的网络结构、损失函数与优化算法，结合真实信息进行训练与验证，提升模型的非线性拟合能力与泛化性能。项目涵盖数据预处理、模型搭建、训练调优与结果可视化，旨在掌握深度学习在多输出回归任务中的应用，为工程与商业场景给予高精度的智能预测解决方案。

本项目经过Python基于PyTorch实现多输入多输出进行BP神经网络回归预测计划实战。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y1	因变量
12	y2	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas应用查看信息

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图许可看到，总共有12个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

3.3素材描述性统计

依据Pandas工具的describe()方法来查看素材的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()途径绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可能看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2数据集拆分

通过train_test_split()手段按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

5.3数据标准化

关键代码如下：

6.构建模型

主要应用通过Python基于PyTorch构建多输入多输出进行BP神经网络回归预测方案实战。

6.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	BP神经网络回归模型	lr=0.001
2		num_epochs = 100
3		hidden_sizes = [64, 32, 16]

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
BP神经网络回归模型-y1	R方	0.9822
	均方误差	0.8971
	解释方差分	0.9822
	绝对误差	0.7432
BP神经网络回归模型-y2	R方	0.9640
	均方误差	0.9453
	解释方差分	0.9640
	绝对误差	0.7373

从上表可以看出，因变量1的R方分值为0.9822，因变量2的R方分值为0.9640，说明模型效果良好。

关键代码如下：

7.2 真实值与预测值对比图

通过从上图能够看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了Python基于PyTorch完成多输入多输出进行BP神经网络回归预测项目实战，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。