Keras 构建 BP 神经网络：代码解析与解释

这段代码使用 Keras 框架构建了一个简单的 BP（Back Propagation）神经网络模型，它包含三个层次：输入层、隐藏层和输出层。

首先，bp_model.add(Dense(128, input_dim=look_back, activation='relu')) 语句声明了第一个隐藏层，包含 128 个神经元。input_dim=look_back 表示输入层的维度为 look_back，即输入数据每个时间步长的特征数量。激活函数采用 ReLU（Rectified Linear Unit），其公式为 f(x)=max(0,x)，将所有负数值转换为 0，保留正数值不变。

接着，bp_model.add(Dense(64, activation='relu')) 语句声明了第二个隐藏层，包含 64 个神经元，同样使用 ReLU 激活函数。

最后，bp_model.add(Dense(1)) 语句声明了输出层，包含 1 个神经元。输出层通常用于预测数值，因此不需要激活函数。

总体来说，这段代码构建了一个两层 BP 神经网络，输入层包含 look_back 个神经元，两个隐藏层分别包含 128 个和 64 个神经元，输出层包含 1 个神经元。使用 ReLU 作为激活函数可以避免神经元饱和和梯度消失的问题，从而提高模型的精度和收敛速度。