Python：基于BP神经网络的客运量和货运量预测
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简介：
本研究运用Python编程语言，结合BP（Back Propagation）神经网络模型，对交通运输领域的客运量与货运量进行精准预测，为行业决策提供科学依据。
基于Python实现BP神经网络的过程中，误差向量的推导需要用到微分链式求导法则来理解整个BP神经网络的工作原理。
在进行前向传导（FP）过程中，即正向传播时，案例中仅设有一层隐含层。因此参数分为两层：w1, b1 和 w2, b2；其中W是权重矩阵，其行数代表输出层的神经元个数，列数则为输入层的神经元数量。
具体而言，在隐含层中的结果计算公式如下：
O1 = sigmoid(a1) = sigmoid(w1.x.T + b1)，这里使用的激活函数是sigmoid。
对于网络的最后一层（即输出层），其结果表示为：O2 = a2 = W2 * O1 + b2，这一层级未使用任何激活函数。
损失函数定义如下：
cost = 0.5 * (O2 - y) ^ 2 ，其中括号内的部分代表预测值减去实际值。
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