加热炉内部的温度传递过程十分复杂,内部温度呈现复杂的非线性特征。使用数据建模方法对其进行回归预测。 5个输入属性: 1-4:加热电压U1-U4 5:传感器1前一时刻的温度 1个输出: 6:传感器当前时刻的温度 训练数据和测试数据已分好,使用神经网络建立回归模型,计算最终模型权重,测试样本的模型估价值及误差。。请给出以上问题的代码
时间: 2024-03-24 10:36:26 浏览: 19
好的,以下是一个使用Keras库建立神经网络进行加热炉内部温度预测的代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 导入训练数据和测试数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
test_data = np.load('test_data.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')
# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=5, activation='relu')) # 输入层
model.add(Dense(128, activation='relu')) # 隐藏层1
model.add(Dense(64, activation='relu')) # 隐藏层2
model.add(Dense(1)) # 输出层
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=32)
# 评估模型
test_loss = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test loss:', test_loss)
# 计算模型预测值
predictions = model.predict(test_data)
# 计算误差
error = predictions - test_labels
mean_error = np.mean(np.abs(error))
print('Mean absolute error:', mean_error)
# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')
```
其中,训练数据和测试数据已经分好并保存为numpy数组文件。我们使用Sequential模型创建一个包含3个隐藏层的神经网络,输入层包含5个节点,输出层包含1个节点。我们使用均方误差作为损失函数,使用Adam优化器进行模型训练。在训练完成后,我们使用评估函数计算测试集上的损失值,并计算预测值与真实值之间的平均绝对误差。最后,我们保存模型的权重到一个.h5文件中。
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