Deep Learning Modell Vorhersage der Wärmeleitfähigkeit von Bohrprozessen

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MathGenie123
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Hallo Liebes Team,

ich schreibe derzeit meine Abschlussarbeit, in der ich mithilfe von Deep-Learning die Wärmeleitfähigkeit von vier aufeinander gelegten Materialen bestimme.
Im Grunde genommen ist die Datengrundlage folgend: Ich habe 188 verschiedene Datensätze als Zeitreihen gegeben und ich trainiere die Modelle mit den einzelnen Datensätzen iterativ.
Es liegen vier verschiedene Materialen aufeinander und jeder dieser Materialen hat eine andere Wärmeleitfähigkeit. Insgesamt existieren 4 verschiedene Werte. Die Zielspalte gibt auch daher den wechsel an, wann in das nächste Material gebohrt wird, da die Wärmeleitfähigkeit sich ändert.
Ich hatte es als Regressionsproblem betrachtet aber rückblickend auf meine Ergebnisse bin ich entschlossen, dass hier ein Multiklassifikationsproblem vorliegt, da die verschiedene Werte für die Wärmeleitfähigkeit von den Materialen nicht wirklich in Relation zueinander stehen.
Meine Frage ob diese Annahme korrekt ist, ob diese ich die in meine Conclusion einbringen darf ?
__deets__
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Warum wird da wann gebohrt?

Deep learning und 188 Datensätze verträgt sich nicht wirklich. Das ist viel zu wenig. Sowas sollte im Zweifel auch mit xg boost oder ähnlichen Entscheidungsbaum-Klassifizieren gehen.

Ist bei der Erstellung der Datensätze denn auch die Umgebungstemperatur erfasst worden? Das ist ja entscheidend für den Fortschritt der Wärme. Außer das Temperaturdifferential ist so hoch, dass man das vernachlässigen kann. Plasmaschneider oder so.
MathGenie123
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Es wurde nur die Temperatur der Bohrspitze aufgenommen, aber sobald ich weiß, war die Umgebungstemperatur nicht notwendig aufzuzeichnen, da das Team bereits was gelöst hatte. Aber soviel weiß ich nicht. Ich habe nur die Temperatur an der Bohrspitze und die Wärmeleitfähigkeit der Materialen. Meine Frage ist, ob es ein Klassifikation oder Regressionsproblem sei ?

Also ich erhalte einen MSE-Wert 0,09 für die Testdaten, jedoch ist dies nicht sonderlich gut, weil die Zielspalte nur vier Werte annehmen kann und das sind 1, 0.7,0.4 und 0.1.
__deets__
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Was soll denn dein Modell fuer eine Frage beantworten? Davon haengt doch ab, ob man Klassen bilden kann, oder Werte extrapolieren. Fuer letzteres ist mein Baum-Ansatz natuerlich auch quatsch, ist mir zwischendurch aufgefallen.
MathGenie123
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Also die Vorhersage der Wärmeleitfähigkeit ist die forschungsfrage ! Aber das kann man für den Fall irgendwie als klassifikation betrachten weil die werte endlich sind
MathGenie123
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Naja es soll die Wärmeleitfähigkeit vorhersagen.
Aber der Ansatz klappt nicht so ganz, eventuell liegt es an den Daten, weil die Bohrparameter und Bohrtiefe zu unterschiedlich sind.
Das interessante ist, dass die Fehlerwerte für viele Datensätze während der Iterationen also Epochs sehr klein sind aber für viele andere Datensätze bleibt die Fehlerrate während der Iterationen immer zwischen 0.4-05 also der Fehlerwert konvergiert nicht. Das ist sehr interessant zu beobachten. Ich denke, dass es darin liegt, dass die Bohrtiefe und Prozess- und Bohrparameter in diesen Datensätzen sehr stark zu den anderen Datensätzen abweichen.

Ich werde definitiv nicht ein besseres Ergebnis erzielen können mit meinen Modellen LSTM und BiLSTM und MLP für das Regresionsproblem, da ich alles versucht habe.


Ich werde sehr wahrscheinlich in der Conclusion erwähnen, dass die manche Datensätze sehr stark variieren und bei manchen die Fehlerrate konvergiert und bei manchen um den Kreis dreht sage ich mal vorsichtig.
Dann werde ich erwähnen, das
__deets__
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Wie ist denn die Waermeleitfaehigkeit diskret (was du statt endlich wohl meinst)? Das ist doch ein reeller Wert. Und die sollte bei deiner Schichtung doch von Dicke und Reihenfolge der verwandten Materialien abhaengen. Klar kann man immer irgendwie Klassen bilden (mehr oder wenige oder so mittel leitfaehig...), aber das ist ja dann auch nicht wirklich sinnvoll. Das verschieden Materialzusammensetzungen verschiedene Leitfaehigkeiten haben, weiss man ja schon vorher. Dafuer muss nix gelernt werden.
MathGenie123
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mit endlich meine ich, dass nur vier verschiedene Werte angenommen werden, wobei dieser Wert reell ist. Sie hängt ja von der Dicke und Materialen ab aber nur für das eigene Material. Die Wärmeleitfähigkeit von dem einen Material ist unabhängig zu der Wärmeleitfähigkeit des anderen Material.
Das heißt der wf1 = 1 steht in keiner Relation zu wf2 = 0.7 entlang der Zeitreihe.

Meine Idee wäre es ein Neuronales Netz zu entwickeln mit 4 Ausgaben. Die einzelne Ausgabe gibt dann die Wahrscheinlichkeit für eine Vorhersage an, welche Wärmeleitfähigkeit sie zugehört. Aus diesem Grund würde ich eine Klassifikation machen.

Natürlich würde ich das nicht implementieren, aber meine frage wäre, ob ich diesen Ansatz in der Conclusion erwähnen kann.
__deets__
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Mir fehlt da viel Information, was genau hier eigentlich der Aufbau war, was gemessen wurde, welche Ergebnisse daraus abgeleitet werden sollen. Hast du keinen Betreuer, mit dem du das diskutieren kannst? Der sollte doch im Thema sein
MathGenie123
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ja aber es ist wochenende , XD.

Also ich habe einen Gespräch vereinbart und sage beiden, dass meine Ergebnisse nicht besser werden und erkläre denen die möglichen Ursachen dafür. Ich werde dann meinen Ansatz vorstellen, dass als Klassifikation zu betrachten. Mal gucken was die sagen.
Danke nochmals
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ThomasL
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Wohnort: Kreis Unna NRW

Kannst du mal deinen Code hier posten? Und einen kleinen Teil, so 10 Datensätze, der vorliegenden Daten.
Was sind die Features und was sind die Labels, also X und y, wie sind die aufgebaut.
Und wie wurden diese Daten erstellt. Ich werde nicht so richtig schlau aus deinen Beschreibungen, recht konfus.
Ich bin Pazifist und greife niemanden an, auch nicht mit Worten.
Für alle meine Code Beispiele gilt: "There is always a better way."
https://projecteuler.net/profile/Brotherluii.png
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