BP神经网络实现气温学习和预测代码及代码分析
本仓库提供了一个使用Python和TensorFlow实现的BP神经网络代码，用于学习和预测气温。代码包含了完整的数据集，无需额外下载，用户可以根据需要自行设置测试学习次数和误差范围。代码开箱即用，只需导入必要的包并运行即可。
资源文件内容
- BP神经网络实现气温学习和预测代码及代码分析(python+tensorflow).zip
代码功能
- 气温预测：使用BP神经网络模型对气温进行学习和预测。
- 数据集：代码中已包含数据集，无需额外下载。
- 参数设置：用户可以自行设置测试学习次数和误差范围。
- 版本兼容性：附上了因版本不同可能出现的导包错误的解决方法。
使用方法
- 导入包：确保已安装所需的Python包，如TensorFlow等。
- 运行代码：直接运行代码即可开始气温预测的学习和测试。
- 参数调整：根据需要调整学习次数和误差范围，以获得最佳预测效果。
注意事项
- 版本兼容性：由于不同版本的TensorFlow可能存在差异，代码中附上了可能出现的导包错误的解决方法，请根据实际情况进行调整。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。