【力学性能预测】基于人工神经网络的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集，系列3）

写在前面：
首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。

Hello，大家好，我是augustqi。今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于人工神经网络的钢板力学性能预测，或者称为基于多层感知机的钢板力学性能预测、基于全连接神经网络的钢板力学性能预测、基于BP神经网络的钢板力学性能预测。下面名称会混着用。

以下内容，完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的，不存在滥用原创的问题。

为什么要写这篇文章呢？因为自接触力学性能预测研究后发现，国内外很多期刊上都发表有基于BP神经网络建立力学性能预测模型的文章，我也想使用BP神经网络建模看看效果（大多数文章都没有提供数据集和源码，这使得该项研究只能掌握在少数人手里，很难在短时间内取得突破性进展。当然，不公开数据也是可以理解的，毕竟钢厂的钢板生产数据是商业数据，数据资源是宝贵的，也是不可估量的）。

一、前言

随着人工智能技术的发展，钢板力学性能预测研究已成为热点问题。如何通过采集到的钢板历史生产数据，建立一个长期有效的预测模型，仍然是一个很大的挑战。钢板的力学性能主要包括屈服强度、抗拉强度、伸长率、冲击功、面缩率等。

二、数据

数据获取和数据探索性分析请看这2篇文章：
【力学性能预测】材