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项目简介
本项目是基于TensorFlow框架构建的神经网络模型，主要用于预测海鲜价格。项目借助模拟数据集，综合考虑月份、运送距离、产品鲜活度、人口密度和城市消费水平等多种影响海鲜价格的因素，通过神经网络的前向传播与后向传播过程完成海鲜价格的预测。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：
input_data.py文件负责读取和处理数据，生成适合模型训练的数据对象。 - 模型构建：
forward.py定义了包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络结构。 - 模型训练：
backward.py实现模型的后向传播过程，设置损失函数、优化参数（如正则化参数、滑动平均、学习率）并执行训练。 - 模型测试：
test.py文件用于测试模型的准确度，评估模型性能。 - 结果展示：支持以图表形式展示预测结果，方便直观理解模型效果。
安装使用步骤
- 将下载的源码文件解压到本地目录。
- 阅读项目中的README或代码注释，了解每个文件的作用和功能。
- 根据实际需求，修改相关代码，如数据路径、模型参数等。
- 运行
production.py文件进行模型的训练和测试。 - 根据测试结果调整模型参数，优化模型性能。
注意：本项目为教学或研究目的设计，实际使用时需根据具体数据集和需求进行调整。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】