ROP预测神经网络性能优化咨询：模型评估与改进建议

模型基本情况 #

• 基于Python构建神经网络，目标为预测油井钻井过程中的ROP（钻速）参数
• 使用pyswarms库的PSO算法进行模型训练
• 输入层含11个神经元，输出层仅1个神经元（对应ROP），目前正在探索合适的隐藏层数配置
• 选择MAE作为损失函数，原因是其不受异常值影响

性能跟踪与当前问题 #

• 每次运行后会输出MAE、RMSE、MSE、R²和R指标，但不确定哪些是核心跟踪指标
• 当前核心问题：训练集损失值偏高、R²和R偏低，且验证集的相关数值与训练集接近，无法判断模型是欠拟合、过拟合，还是数据质量存在问题
• 观察到验证集的预测曲线能跟随实际曲线的趋势，但预测值整体偏低，存在系统性偏移

数据集情况 #

• 数据集包含6口井：F-1A、F-1B、F-1C、F-11A、F-11B、F-11T2
• 每口井包含12个参数（含目标参数ROP），各井样本量差异较大：例如F-1A约60000个样本，F-1B约20000个样本，F-1C约25000个样本
• 训练验证策略：计划用单口井（如F-11A）训练模型，另一口井（如F-1B）做验证

某次运行结果 #

Input layer: 11
Hidden layers: 2 (8 neurons and 10 neurons)
Output layer: 1

Options : {'c1': 0.68, 'c2': 0.7, 'w': 0.73}
n_particles = 100
iters = 100

The results for loss functions, R2 and R for each dataset are:
ROP Train Data r^2=  0.4955
ROP Train Data r=  0.7039
ROP Train Data MAE = 3.272725
ROP Train Data MSE = 19.528535
ROP Train Data RMSE = 4.41911

ROP Validation Data r^2=  0.5169
ROP Validation Data r=  0.719
ROP Validation Data MAE = 10.755544
ROP Validation Data MSE = 124.405781
ROP Validation Data RMSE = 11.153734

待解决疑问 #

1. 如何解读上述性能指标的数值含义？
2. 当前模型的问题属于欠拟合、过拟合，还是数据质量问题？
3. 针对验证集预测值整体偏低的系统性偏移，该如何调整？
4. 下一步应该采取哪些具体的优化措施？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jerick Rodriguez