0

所以这是我的问题。

我在R中使用一个脚本来创建一个神经网络来生成一个文件的缺失值，这个文件如下：

Flag |     Date  | Time  | Value
V    |  20100901 | 00:00 | 23180
V    |  20100901 | 00:15 | 23280
V    |  20100901 | 00:30 |
V    |  20100901 | 00:45 | 
V    |  20100901 | 01:00 !
V    |  20100901 | 01:15 | 23050
(etc...)

我的 java 程序正在读取和存储这些数据，文件的前一部分只是在我正在使用的值的指示器上。

因此，我用 Java 创建了 RApp，并在读取文件后开始处理它。我的训练输入如下。（注意：举例来说，我使用了少量数据，即 9 行，但我的文件中通常有 35000 行左右。我还生成了一些标签，其中读取的值分别为年、月、星期几、一个月中的某天，依此类推，这就是为什么您在上面的文件示例中看到的值不存在的原因。）。

训练输入（使用完整数据的 50%）

[VECTOR ([INT* (2, 2, 2, 2)], [INT* (2010, 2010, 2010, 2010)], [INT* (9, 9, 9, 9)], [INT* (39, 39, 39, 39)], [INT* (3, 3, 3, 3)], [INT* (39, 39, 39, 39)], [INT* (0, 900, 4500, 5400)])]

使用以下代码创建：

re.assign("season_flag", p_file.getSeasonArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("year_flag", p_file.getYearArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("month_flag", p_file.getMonthArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("week_flag", p_file.getWeekArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("day_of_week_flag", p_file.getDayOfWeekArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("weekend_flag", p_file.getWeekendArray(ANNEnum.TRAINING));
re.assign("datetime", p_file.getTimeArray(ANNEnum.TRAINING));
re.eval("trainingInput <- data.frame(season_flag,year_flag,month_flag,week_flag,day_of_week_flag,weekend_flag,datetime)");

训练输出

[INT* (23180, 23280, 23050, 23110)]

用代码创建

re.assign("trainingOutput", p_file.getValueArray(ANNEnum.TRAINING));

然后我的

测试数据

[VECTOR ([INT* (2, 2)], [INT* (2010, 2010)], [INT* (9, 9)], [INT* (39, 39)], [INT* (3, 3)], [INT* (0, 0)], [INT* (10800, 11700)])]

测试数据的创建方式与训练输入相同。

然后我调用 R 脚本：

re.eval("network <- runANN(trainingInput, inputColNames, trainingOutput, outputColNames, testData, " + layercount + ", " + threshold + ")");

所有的值都是预先定义好的。

R脚本如下

runANN <- function(trainingInput, inputColNames, trainingOutput, outputColNames, testData, hiddenLayers, threshold){
  library("neuralnet")

  #Column bind the data into one variable
  trainingdata <- cbind(trainingInput,trainingOutput)

  colnames(trainingdata) <- c(outputColNames,inputColNames)

  trainingdata <- as.data.frame(trainingdata)
  #construct formula
  formula <- as.formula(paste(paste(outputColNames, collapse= "+"), paste("~", paste(inputColNames, collapse= "+"))))

  #Train the neural network
  net.sqrt <- neuralnet(formula,trainingdata, hidden=hiddenLayers, threshold=threshold)

  colnames(testData) <- c(inputColNames)

  testData <- as.data.frame(testData)

  #Test the neural network on some training data
  net.results <- compute(net.sqrt, testData) #Run them through the neural network

  #Lets see the results
  #print(net.results$net.result)

  return(print(net.results$net.result))
}

我的问题来了，这会给我的结果是：

          [,1]
[1,] 2.00002384
[2,] 2.00002384
[REAL* (2.000023839778315, 2.000023839778315)]

当我期望值在 23000 左右时。显然我在此过程中做错了什么。但是我无法弄清楚，我感谢有人可能提供的任何帮助。

感谢您的时间。

4

1 回答 1

0

它最终成为 R 脚本中的一个错误

colnames(trainingdata) <- c(outputColNames,inputColNames)

这条线使得第一列是输出列而不是最后一列，因为第一列只有值 2，结果是预期的。

我在两个选项中获得相同值的问题与在将输入和输出数据放入网络之前错误地没有对其进行标准化有关。

感谢所有试图帮助我解决这个问题的人

于 2015-06-03T23:38:30.467 回答