Bedarfsprognose mit KNN *Anfängerproblem*

[Nilsi]

Hallo zusammen,

ich bin ganz neu auf dem Gebiet der KNN. Dennoch möchte ich gerne im Rahmen einer Studienarbeit neben "klassischen" Prognoseverfahren auch KNN als mögliches Prognoseverfahren vorstellen. Nach einigen Recherchen bin ich nun auf MemBrain gestoßen und habe gleich mal versucht ein Netz aufzubauen. Dabei habe ich mich bzgl der Netzkonzeption an dem Mackey Glass Tutorial orientiert. Die csv.-Dateien habe ich gemäß den Tipps im Forum erstellt. Zur Prognose habe ich mir als Input (in der Norm.csv linke Spalte) eine statistische Zeitreihe zum Thema Rohstahlbedarf herausgesucht. Als Output (in der Norm.csv) habe ich die Inputdaten um einen Wert verschoben eingetragen, so dass also x+1 durch x erklärt werden soll. Das hat auch alles soweit geklappt, das Netz funktioniert aber bisher nicht richtig. Habe ich irgendetwas falsch gemacht oder reicht der Datensatz einfach nicht aus? Eine weitere Frage, die ich mir gestellt habe: Derzeit habe ich ursprünglich 40 Inputdaten. Die Outputdaten habe ich ermittelt, indem ich die um einen Wert verschobenen Input-Daten gewählt habe, also 39 Outputdaten. Ich habe den letzten Inputwert gelöscht, um zu einer gleichen Anzahl von Input- und Outputdaten zu gelangen. Wie kann ich nun aber einen 41., 42. und 43. Wert mithilfe des KNN prognostizieren? Ich habe die Dateien alle angehängt. Es wäre super, wenn sich einer mal die Dateien anschaut. Vielen Dank im Voraus!

Gruß
Nils

[Admin]

Hallo,

konnte bisher nur ganz kurz drauf schauen:

1.) Das Input- und das Outputneuron des Netzes waren nicht korrekt normalisiert. Merkt man, wenn man das Training manuell (also nicht über Script) startet. Korrigiertes Netz im Anhang.

2.) Der Teacher muss die folgenden Einstellungen haben:
- Lesson Pattern Selection: Ordered
- Reset Net before every Lesson: Deaktiviert.

Die Trainingsdaten lernt das Netz dann ganz passabel. Die Validierung sieht noch sehr schlecht aus. Da muss man aber auch sagen, dass die Validierung aus Daten besteht, die völlig außerhalb des Wertebereichs liegen, mit dem Du trainierst. Sind die Vali-Daten denn eine zeitliche Fortsetzung der Trainingsdaten? Das sollten sie idealerweise sein...

Viele Grüße

[Nilsi]

Hallo Thomas,

danke für Deine Hilfe! Sieht jetzt schon viel besser aus. Die Steigung der Kurve wird schon sehr gut nachvollzogen. Einzig die Niveauverschiebung ist noch sehr groß mit etwa 2,1. Hast Du einen Tipp, wie ich das noch eliminieren kann? Die Vali-Daten sind in der Tat nicht gut geeignet, stellen dennoch eine Fortführung der Zeitreihe dar. Sie sind beeinflusst von den Auswirkungen der Wirtschaftskrise, deswegen der Drop. Gibt es eigentlich auch eine Möglichkeit bei MemBrain Fuzzy-Logik zu berücksichtigen, d.h. "Unschärfen" bei den Wahrscheinlichkeiten? Mir ist auch immer noch nicht ganz klar, wie ich die Folgedaten prognostiziere. Wie mache ich das denn?

Viele Grüße
Nils

[Admin]

Einzig die Niveauverschiebung ist noch sehr groß mit etwa 2,1. Hast Du einen Tipp, wie ich das noch eliminieren kann? Die Vali-Daten sind in der Tat nicht gut geeignet, stellen dennoch eine Fortführung der Zeitreihe dar. Sie sind beeinflusst von den Auswirkungen der Wirtschaftskrise, deswegen der Drop

Ich denke nicht, dass da viel zu machen ist. Die Zeitreihe bis zu diesem Punkt beinhaltet nicht ausreichend Informationen, um so eine extreme Abweichung von der Regel vorherzusagen, würde ich mal vermuten.

Mir ist auch immer noch nicht ganz klar, wie ich die Folgedaten prognostiziere. Wie mache ich das denn?

Das geht dann am besten mit einem Skript: Man lässt die Trainingslesson einmal komplett durch das Netz laufen (mit 'ThinkLesson'), dann liest man in einer Schleife die Aktivität des Ausgangsneurons aus, legt diese an das Eingangsneuron an und führt einen 'Think Step' aus.
Das Ganze kann man in einer neuen Lesson aufzeichnen und am Ende als CSV abspeichern.

Heute fehlt mir die Zeit, ich hoffe aber, während des restlichen Wochenendes noch ein kleines Skript dafür schreiben zu können, das werde ich dann hier posten.

Viele Grüße

[Admin]

Hallo,

unten wie angekündigt das kleine Skript, das die Extrapolation macht.

Voraussetzung ist, dass alle bisher bekannten Werte als Zeitverlauf in der 'Train.csv' enthalten sind. Das Skript erzeugt dann den Output des Netzes auf alle bekannten inputs und extrapoliert noch einstellbar in die Zukunft. Kommentare sind im Skript ausreichend vorhanden, denke ich...

Viele Grüße und viel Erfolg