import numpy as npimport pandas as pd# 读取训练数据data = pdread_excelC题xlsxX = data接收距离cm 热风速度rminvaluesy = data厚度mm 孔隙率 压缩回弹性率values# 定义激活函数sigmoid函数def sigmoidx return 1 1 + npexp-x# 定义激活函数的导数def sig

要保存神经网络模型，可以使用Python的pickle库。首先，需要在代码的开头导入pickle库。

然后，可以使用pickle库的dump函数将模型保存到文件中。在训练模型的代码的最后，添加以下代码：

import pickle

# 保存模型
model = {
    'weights1': weights1,
    'weights2': weights2,
    'bias1': bias1,
    'bias2': bias2
}
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

这将把权重和偏置保存到model.pkl文件中。

接下来，可以使用pickle库的load函数将保存的模型加载回内存中。在测试模型的代码之前，添加以下代码：

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

weights1 = model['weights1']
weights2 = model['weights2']
bias1 = model['bias1']
bias2 = model['bias2']

然后，使用加载的模型进行预测。

# 测试模型
X_test = data[['接收距离（cm）', '热风速度(r/min)']].values
layer1_output_test = sigmoid(np.dot(X_test, weights1) + bias1)
layer2_output_test = sigmoid(np.dot(layer1_output_test, weights2) + bias2)

print('Predicted Output:', layer2_output_test)
print('True Output:', y_true)

注意，加载模型之前，确保model.pkl文件存在，并且在与测试代码相同的目录中