神經網絡直線-GEKKO

Question

我是神經網絡的新手。 我嘗試創建一個神經網絡來預測我使用 GEKKO 給出的值。 但是，即使代碼有效，我也無法獲得准確的預測。

此外，6 個數據點是否足以創建神經網絡？

可以請人幫忙嗎？ 代碼可以在下面找到

from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

x_m = 0.0,24.0,72.0,96.0,120.0,144.0
y_m = (0.023027367, 0.02636238,  0.024316255, 0.001705467, -0.004823068, -0.016863735)


x = np.array(x_m)
y = np.array(y_m)
# option for fitting function

# =============================================================================

# Size with hyperbolic tangent function
nin = 1  # inputs
n1 = 2   # hidden layer 1 (linear)
n2 = 3   # hidden layer 2 (nonlinear)
n3 = 2   # hidden layer 3 (linear)
nout = 1 # outputs
# 
# =============================================================================
# Initialize gekko
train = GEKKO()
test = GEKKO()

model = [train,test]

for m in model:
    # input(s)
    m.inpt = m.Param()

    # layer 1
    m.w1 = m.Array(m.FV, (nin,n1))
    m.l1 = [m.Intermediate(m.w1[0,i]*m.inpt) for i in range(n1)]

    # layer 2
    m.w2a = m.Array(m.FV, (n1,n2))
    m.w2b = m.Array(m.FV, (n1,n2))

    m.l2 = [m.Intermediate(sum([m.tanh(m.w2a[j,i]+m.w2b[j,i]*m.l1[j]) \
                                for j in range(n1)])) for i in range(n2)]

    # layer 3
    m.w3 = m.Array(m.FV, (n2,n3))
    m.l3 = [m.Intermediate(sum([m.w3[j,i]*m.l2[j] \
            for j in range(n2)])) for i in range(n3)]

    # output(s)
    m.outpt = m.CV()
    m.Equation(m.outpt==sum([m.l3[i] for i in range(n3)]))

    # flatten matrices
    m.w1 = m.w1.flatten()
    m.w2a = m.w2a.flatten()
    m.w2b = m.w2b.flatten()
    m.w3 = m.w3.flatten()

# Fit parameter weights
m = train
m.inpt.value=x
m.outpt.value=y
m.outpt.FSTATUS = 1

for i in range(len(m.w1)):
    m.w1[i].FSTATUS=1
    m.w1[i].STATUS=1
    m.w1[i].MEAS=1.0
for i in range(len(m.w2a)):
    m.w2a[i].STATUS=1
    m.w2b[i].STATUS=1
    m.w2a[i].FSTATUS=1
    m.w2b[i].FSTATUS=1
    m.w2a[i].MEAS=1.0
    m.w2b[i].MEAS=0.5
for i in range(len(m.w3)):
    m.w3[i].FSTATUS=1
    m.w3[i].STATUS=1
    m.w3[i].MEAS=1.0
m.options.IMODE = 2
m.options.SOLVER = 3
m.options.EV_TYPE = 2
m.solve(disp=False)

# Test sample points
m = test
for i in range(len(m.w1)):
    m.w1[i].MEAS=train.w1[i].NEWVAL
    m.w1[i].FSTATUS = 1
    print('w1['+str(i)+']: '+str(m.w1[i].MEAS))
for i in range(len(m.w2a)):
    m.w2a[i].MEAS=train.w2a[i].NEWVAL
    m.w2b[i].MEAS=train.w2b[i].NEWVAL
    m.w2a[i].FSTATUS = 1
    m.w2b[i].FSTATUS = 1
    print('w2a['+str(i)+']: '+str(m.w2a[i].MEAS))
    print('w2b['+str(i)+']: '+str(m.w2b[i].MEAS))
for i in range(len(m.w3)):
    m.w3[i].MEAS=train.w3[i].NEWVAL
    m.w3[i].FSTATUS = 1
    print('w3['+str(i)+']: '+str(m.w3[i].MEAS))
    
m.inpt.value= np.linspace(0,140)
m.options.IMODE = 2
m.options.SOLVER = 3
m.solve(disp=True)

plt.figure()
plt.plot(x,y,'bo', label = 'measured')
plt.plot(test.inpt.value,test.outpt.value,'r-', label = 'predicted')
plt.legend()
plt.show()

這是輸出：

Answer 1

在 Gekko 中簡化神經網絡代碼的大腦模塊怎么樣？

from gekko import brain
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

x_m = (0.0,24.0,72.0,96.0,120.0,144.0)
y_m = (0.023027367,0.02636238,0.024316255,\
       0.001705467,-0.004823068,-0.016863735)

x = np.array(x_m)
y = np.array(y_m)

b = brain.Brain()
b.input_layer(1)
b.layer(linear=2)
b.layer(tanh=2)
b.layer(linear=2)
b.output_layer(1)

b.learn(x,y) # train
xp = np.linspace(0,144,50) 
yp = b.think(xp) # validate

plt.figure()
plt.plot(x,y,'bo')
plt.plot(xp,yp[0],'r-')
plt.show()

六個數據點並不是很多。 有比數據點更多的可調參數，但這顯示了如何為更大的問題設置它。 您可能需要調整每一層的節點數以獲得良好的擬合。 機器學習和動態優化網站上還有其他教程。 您可能還想查看 Keras 或 PyTorch。