C# + Matlab 实现计件工时基于三层BP神经网络的拟合--真实项目
工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资。一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子
采用的VS2010 , Matlab2015a 64, 开发端是win7 64 , 部署端是win2012 R2 Datacenter 64
Matlab部分
下面是样本数据:
注意样本数据要尽可能全面,比方这里会交换L与R后做为另一组样本数据一起交给系统训练

打钩的数据会抽取来训练,WTime是目标,所以5个输入1个输出。
训练代码

clc
clear
excel=xlsread('frmZJ_KB_SalaryParamAdmin2011140841.xls');
% 训练集——个样本
P_Train=excel(:,[4 5 11 7 8])'; %注意运算时需要转置矩阵
T_Train=excel(:,9)';
% 测试集——个样本
rndSample=randperm(size(excel,1),500); %随机选择100个作为样本
P_Test=P_Train(:,rndSample);
T_Test=T_Train(:,rndSample);
%% III. 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_Train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_Test,ps_input);
save('ps_input.mat','ps_input');
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_Train,0,1);
save('ps_output.mat','ps_output')
N = size(P_Test,2);
%% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试
%%
% 1. 创建网络
net = newff(p_train,t_train,60); %%
% 2. 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.lr = 0.01; %%
% 3. 训练网络
net = train(net,p_train,t_train);
save('ZJPrediction.mat','net');
%%
% 4. 仿真测试
t_sim = sim(net,p_test); %%
% 5. 数据反归一化
T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output); %% V. 性能评价
%%
% 1. 相对误差error
error = abs(T_sim - T_Test)./T_Test; %%
% 2. 决定系数R^2
R2 = (N * sum(T_sim .* T_Test) - sum(T_sim) * sum(T_Test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_Test).^2) - (sum(T_Test))^2)); %%
% 3. 结果对比
result = [T_Test' T_sim' error'] %% VI. 绘图
figure
plot(1:N,T_Test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('输出值')
string = {'测试集预测结果对比';['R^2=' num2str(R2)]};
title(string)
训练好的模型要保存起来,还有归一化参数,下面3个打钩的文件要发布到生产环境中

下面是需要封成dll的函数,里面采用了绝对路径,因为封装成Windows Service后matlab的工作目录会在C盘下的临时目录

function r=PredictionZJWTime(d)
load('D:\MatlabServer\ps_input.mat','ps_input');
load('D:\MatlabServer\ps_output.mat','ps_output');
load('D:\MatlabServer\ZJPrediction.mat','net');
P_Test=d';
p_test = mapminmax('apply',P_Test,ps_input);
%%
% 4. 仿真测试
t_sim = sim(net,p_test); %%
% 5. 数据反归一化
T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output);
r=[d T_sim' T_sim'*0.0062];
end
下面在matlab环境下测试所封装的函数

clc
clear
excel=xlsread('frmZJ_KB_SalaryParamAdmin2011120839.xls');
% 训练集——个样本
P_Train=excel(:,[4 5 11 7 8])'; %注意运算时需要转置矩阵
T_Train=excel(:,9)';
% 测试集——个样本
rndSample=randperm(size(excel,1),100); %随机选择100个作为样本
P_Test=P_Train(:,rndSample);
T_Test=T_Train(:,rndSample); T_Sim=PredictionZJWTime(P_Test');
T_Sim(:,6) - T_Test'
生成dll库文件


生成的dll文件一般有2个文件。ZJSim与ZJSimNative,后面带Native是本地类库,调用参数有点区别--Class Name可自己修改
另外还要copy MWArry.dll文件 一般安装在 C:\Program Files\MATLAB\MATLAB Production Server\R2015a\toolbox\dotnetbuilder\bin\win64\v2.0\MWArray.dll
C#部分
分装成windows服务,并对外以WCF HttpBinding的方式发布, 本来想直接挂在IIS下,但是一直没调试成功
服务类

[ServiceBehavior(IncludeExceptionDetailInFaults = true, InstanceContextMode = InstanceContextMode.PerCall, ConcurrencyMode = ConcurrencyMode.Multiple, MaxItemsInObjectGraph = 2147483647, IgnoreExtensionDataObject = true, UseSynchronizationContext = false)]
public class HDMatlabServiceImp : IHDMatlabService
{ public List<ZJPredictionInfo> PredictionForZJ(List<ZJPredictionInfo> inData)
{
var inMatrix=new double[inData.Count,5];
for (int row=0;row<inData.Count;row++)
{
var it=inData[row];
inMatrix[row, 0] = it.L;
inMatrix[row, 1] = it.R;
inMatrix[row, 2] = it.D;
inMatrix[row, 3] = it.I;
inMatrix[row, 4] = it.S;
//inMatrix[row, 5] = it.WTime;
//inMatrix[row, 6] = it.SalaryPerUnit;
} var srv = new ZJWTimeSimulater(); var outMatrix = (double[,])srv.PredictionZJWTime(inMatrix);
for (int i = 0; i < inData.Count; i++)
{
inData[i].SimWTime = outMatrix[i, 5];
inData[i].SimSalaryPerUnit = outMatrix[i, 6];
}
return inData;
}
}
}
托管类,对应binging的配置方在app.config中貌似没反映,所以就整到代码里,

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.ServiceModel;
using System.Configuration;
using HD.Matlab.IService; namespace HD.Matlab.Service
{
public class HDMatlabServiceHost
{
public static readonly HDMatlabServiceHost Instance = new HDMatlabServiceHost();
private HDMatlabServiceHost() { } private ServiceHost _Host; public void Start(params string[] args)
{
if (_Host == null || _Host.State == CommunicationState.Faulted || _Host.State == CommunicationState.Closed)
{
_Host = new ServiceHost(typeof(HDMatlabServiceImp));
//_Host.AddServiceEndpoint(typeof(IHDMatlabService), new NetTcpBinding(SecurityMode.None),
// ConfigurationManager.AppSettings["HDMatlabServiceURL"]
// );
var httpBing = new BasicHttpBinding(BasicHttpSecurityMode.None);
httpBing.CloseTimeout = new TimeSpan(10, 10, 10);
httpBing.MaxReceivedMessageSize = 2147483647;
httpBing.MaxBufferSize = 2147483647;
httpBing.MaxBufferPoolSize = 99999999;
httpBing.ReaderQuotas.MaxArrayLength = 99999999;
httpBing.OpenTimeout = new TimeSpan(10, 10, 10);
httpBing.SendTimeout = new TimeSpan(10, 10, 10);
httpBing.ReceiveTimeout = new TimeSpan(10, 10, 10);
httpBing.AllowCookies = true; _Host.AddServiceEndpoint(typeof(IHDMatlabService), httpBing,
ConfigurationManager.AppSettings["HDMatlabServiceURL_Http"]
); } _Host.Open();
Console.WriteLine("设备控制服务启动成功");
} public void Stop()
{
if (_Host != null) _Host.Close();
Console.WriteLine("设备控制服务关闭");
}
}
}
Windows服务

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.ServiceProcess;
using System.Text;
using HD.Matlab.Service; namespace HD.Matlab.WinSrv
{
public partial class MatlabService : ServiceBase
{
public MatlabService()
{
InitializeComponent();
} protected override void OnStart(string[] args)
{
HDMatlabServiceHost.Instance.Start();
} protected override void OnStop()
{
HDMatlabServiceHost.Instance.Stop();
}
}
}
另外需要注意的是Win服务编译时需要选择AnyCpu ,使用x86时发现报错
最后对一部数据进行测试发现拟合效果还可以,多数差异在1%以内

上面代码基本就是全部了,需要完整项目留邮箱
C# + Matlab 实现计件工时基于三层BP神经网络的拟合--真实项目的更多相关文章
- 三层BP神经网络的python实现
这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络. 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏 ...
- 简单三层BP神经网络学习算法的推导
博客园不支持数学公式orz,我也很绝望啊!
- BP神经网络分类应用
DNA序列分类 作为研究DNA序列结构的尝试,提出以下对序列集合进行分类的问题:有20个已知类别的人工制造序列,其中序列标号1-10为A类,11-20为B类.请从中提取特征,构造分类方法,并用这些已 ...
- BP神经网络基本原理
2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网 ...
- BP神经网络的基本原理
2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点.经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网 ...
- 机器学习:从编程的角度理解BP神经网络
1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通过反向传播来不断调 ...
- 机器学习:python使用BP神经网络示例
1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通过反向传播来不断调 ...
- BP神经网络公式推导及实现(MNIST)
BP神经网络的基础介绍见:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,这里主要以公式推导为主. BP神经网络又称为误差反向传播 ...
- NO.2:自学tensorflow之路------BP神经网络编程
引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tens ...
随机推荐
- C# 中 System.Range 结构体
翻译自 John Demetriou 2020年4月6日 的文章 <C# 8 Is Introducing Ranges> 我们之前讨论过的 C# 中的一个特性 System.Index ...
- 文件上传-阿里云OSS-存储文件
JS上传文件到阿里云OSS OSS支持流式写入和读出.特别适合视频等大文件的边写边读业务场景. 注意在OSS的控制台:跨域管理中设置允许的方法 <script> var client = ...
- 实验四 CSS样式的应用
实验四 CSS样式的应用 注意:以下实验项目皆以本文件为操作对象,实验结果用记事本保留后预览,最后将添加的CSS代码转载到实验报告中 另本网页中蓝色加下划线的字即为默认的超链接样式 实验目的: 掌握 ...
- 多测师肖sir_pdf转word方法
1.百度搜索 my love pdf 在线转换 2.输入wps 下载软件
- 彻底根治window弹窗小广告(今日热点)
在一个阴雨蒙蒙的下午,我上完厕所回到工位,输入锁屏密码,解锁,蹦出来三个小广告,我......这还能忍??? 废话不多说,开搞! 一.广告分为两种: 红色字的今日热点 蓝色字的今日热点 二.追溯根源: ...
- matplotlib画图教程,设置坐标轴标签和间距
大家好,欢迎来到周四数据处理专题,我们今天继续matplotlib作图教程. 在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标轴的名称,以及这两个函数的花式设置方法,可以设置出各种 ...
- rabbitmq 交换机模式一 广播模式 fanout
<?php require_once "./vendor/autoload.php"; use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStreamConnect ...
- swoft配置连接池
bean.php 'db' => [ 'class' => Database::class, 'dsn' => 'mysql:dbname=test;host=127.0.0.1', ...
- centos8平台安装redis6.0.1
一,redis的官网: https://redis.io/ redis6于5月3日正式发布,它的新增功能: acl 多线程io cluster proxy resp3协议 本文演示redis6.0.1 ...
- centos6.8 Mysql-5.7.20 升级 mysql-8.0.14-1
Mysql-5.7.20 升级 mysql-8.0.14-1 操作前建议先查阅以下网页初步了解Mysql版本升级信息 https://blog.csdn.net/u012946310/artic ...