目錄 1項目背景介紹 1項目目標與意義 2項目挑戰(zhàn) 3項目特點與創(chuàng)新 3項目應(yīng)用領(lǐng)域 4項目效果預(yù)測圖設(shè)計 5項目模型架構(gòu) 5項目模型描述及代碼示例 5項目模型算法流程圖(概覽與設(shè)計) 6項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 7項目部署與應(yīng)用 9項目擴展 項目應(yīng)該注意事項 第二階段：設(shè)計算法 第三階段：構(gòu)建模型 第四階段：評估模型 第五階段：精美GUI界面 第六階段：防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 歸預(yù)測的詳細項目實例項目背景介紹Transformer-Adaboost多變量回歸預(yù)測模型是一個結(jié)合了深度學習和集成學習的先進模型，廣泛應(yīng)用于時間序列預(yù)測、股票市場分析、氣象預(yù)測等多個領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，如何高效、精確地處理復雜的多變量數(shù)據(jù)并進行預(yù)測，已經(jīng)成為一個關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的回歸模型如線性回歸、決策樹回歸等在處理高維度復雜數(shù)據(jù)時常常表現(xiàn)不佳，無法捕捉復雜數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系和動態(tài)變化。Transformer模型以其自注意力機制(Self-Attention)在處理序列數(shù)據(jù)上的優(yōu)越性能，使其成為解決時序數(shù)據(jù)問題的首選。而Adaboost作為一種強大的集成學習方法，可以將多個弱學習器組合成一個強學習器，有效提高模型的預(yù)測能力。Transformer模型最早用于自然語言處理(NLP)任務(wù)，其核心思想是通過自注意力機制來捕捉輸入數(shù)據(jù)中各個元素之間的相互關(guān)系，使得每個輸出元素能夠依賴于輸入序列的所有其他元素，從而獲取全局信息。隨著研究的深入，Transformer也被廣泛應(yīng)用于時間序列預(yù)測任務(wù)中，特別是在處理多變量時間序列數(shù)據(jù)時，Transformer能夠有效提取不同特征之間的關(guān)系。然而，在實際應(yīng)用中，單一的Transformer模型可能在某些情況下并不能提供足如Adaboost,被引入以增強模型的魯棒性。Adaboost通過迭代訓練一系列弱學能夠有效減少偏差，并提升模型對訓練數(shù)據(jù)中不同模式的適應(yīng)能力。在本項目中，Transformer-Adaboost模型通過將Transformer作為基本學習器，并利用Adaboost算法的加權(quán)機制進行集成，目的是提高對多變量時間序列的預(yù)測精度。多變量回歸預(yù)測任務(wù)通常涉及多個輸入變量的時間序列，模型需要捕捉變量間的復雜關(guān)系，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢。該模型的設(shè)計不僅能提高模型在多變量回歸中的表現(xiàn)，還能夠增強模型對異常數(shù)據(jù)和噪聲的處理能力。項目目標與意義本項目的主要目標是設(shè)計并實現(xiàn)一個基于Transformer和Adaboost結(jié)合的多變量回歸預(yù)測模型，并通過實際數(shù)據(jù)集進行驗證。具體來說，項目的目標包括以下本項目具有重要的實際意義。在多個領(lǐng)域，預(yù)測精度的提高將直接影響到?jīng)Q策的正確性與效率。尤其是在金融、能源等領(lǐng)域，精確的預(yù)測模型能夠為決策者提供更可靠的信息支持，從而減少風險、優(yōu)化資源分配。此外，模型的集成方法能夠增強模型的穩(wěn)定性和魯棒性，幫助應(yīng)對實際問題中常見的數(shù)據(jù)噪聲與異常值。項目挑戰(zhàn)盡管本項目提出的Transformer-Adaboost多變量回歸預(yù)測模型具備較高的預(yù)測不同時間尺度的問題。如何有效清洗數(shù)據(jù)，填其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，可能會造成訓練時間過長或內(nèi)存不足的問題。3.模型過擬合問題：盡管Adaboost具有很好的減小偏差和提高模型準確性個非常重要的考量。如何將訓練好的Transformer-Adaboost模型快速部項目特點與創(chuàng)新RNN,往往單獨用于處理時間序列數(shù)據(jù)。通過將Transformer的自注意力機制與Adaboost的集成學習方法相結(jié)合，能夠更好地提升回歸預(yù)測任務(wù)數(shù)據(jù)集往往會包含一定比例的異常值或噪聲數(shù)據(jù)，采用Adaboost能夠有4.模型可擴展性與靈活性：通過集成學習方法，Transformer-Adaboost項目應(yīng)用領(lǐng)域本項目所設(shè)計的Transformer-Adaboost多變量回歸預(yù)測模型具備廣泛的應(yīng)用前測是非常重要的任務(wù)?；赥ransformer-Adaboost的回歸模型能夠處理分析歷史的能源消耗數(shù)據(jù)，Transformer-Adaboost模型能夠預(yù)測未來的Transformer-Adaboost模型可以對多變量健康數(shù)據(jù)進行回歸預(yù)測，輔助時間序列的交通流量數(shù)據(jù)，Transformer-Adaboost模型能夠預(yù)測未來的項目效果預(yù)測圖設(shè)計在實現(xiàn)該模型的過程中，效果預(yù)測圖的設(shè)計非常重要。通過預(yù)測圖，可以展示模型的預(yù)測能力以及其在不同時間節(jié)點上的表現(xiàn)。預(yù)測圖可以通過以下步驟生成：3.誤差分析：進一步，繪制誤差曲線(如MSE或MAE)以分析模型的誤差分布，并展項目模型架構(gòu)項目的核心模型架構(gòu)主要由以下幾個模塊構(gòu)成：1.數(shù)據(jù)輸入與預(yù)處理模塊：該模塊負責加載數(shù)據(jù)集，對原始數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化以3.Adaboost集成學習模塊：該模塊通過Adaboost算法結(jié)合多個弱學習器的輸出，形4.損失函數(shù)與優(yōu)化模塊：采用適當?shù)膿p失函數(shù)(如均方誤差MSE)和優(yōu)化方法(如Adam優(yōu)化器)進行模型訓練。每個模塊之間的聯(lián)系與交互將通過Matlab代碼逐步實現(xiàn)。項目模型描述及代碼示例%加載數(shù)據(jù)集data=readtable('data.csv');%讀取數(shù)據(jù)集文件%填補缺失值data=fillmissing(data,'previous');%使用前一個值填補缺失值%數(shù)據(jù)標準化normalized_data=normalize(data);%對數(shù)據(jù)進行歸一化處理%構(gòu)建Transformer模型transformer=transformerModel(numLayers,numHeads,embeddingDim);%%模型訓練options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'Mitrained_model=trainNetwork(normalized_data,transf%構(gòu)建Adaboost模型adaBoost=fitensemble(trainingData,'Method','AdaBoostM1','NumLearningCycles',100);%使用Adaboost算法%進行預(yù)測predictions=predict(adaBoost,testData);%預(yù)測結(jié)果%計算預(yù)測誤差error=mean(abs(predictions項目模型算法流程圖(概覽與設(shè)計)一選擇數(shù)據(jù)集一數(shù)據(jù)預(yù)處理(清洗、填補缺失值、標準化、特征選擇)-輸入：時間序列數(shù)據(jù)一輸出：通過自注意力機制學習的特征表示b.設(shè)置參數(shù)(如層數(shù)、頭數(shù)、嵌入維度等)d.計算損失3.Adaboost集成部分一輸入：Transformer模型的輸出-輸出：集成學習的加權(quán)預(yù)測a.初始化弱學習器b.迭代訓練：對每一輪樣本調(diào)整權(quán)重4.訓練過程一數(shù)據(jù)分為訓練集與驗證集一訓練模型：通過優(yōu)化損失函數(shù)(如MSE),迭代調(diào)整模型權(quán)重一使用交叉驗證或超參數(shù)優(yōu)化方法(如GridSearch)5.預(yù)測與評估一輸入：測試集數(shù)據(jù)一輸出：預(yù)測結(jié)果-評估指標：MSE(均方誤差)、MAE(平均絕對誤差)、R^2(擬合優(yōu)度)6.結(jié)果可視化-繪制預(yù)測值與實際值的對比圖一繪制誤差圖(如殘差分析)7.結(jié)果輸出與保存-導出預(yù)測結(jié)果為CSV/Excel文件一提供模型保存與加載功能項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明復制代碼processed/#數(shù)據(jù)存放目錄#原始數(shù)據(jù)#預(yù)處理后的數(shù)據(jù)src/#源代碼目錄preprocessing/#數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊normalize.m#數(shù)據(jù)標準化fill_missing.m#缺失值填補forward_pass.m#前向傳播函數(shù)adaboost/#Adaboost集成部分fit_ensemble.m#訓練Adaboost集成學習模型predict.m#集成學習預(yù)測函數(shù)utils/#工具函數(shù)——plot_results.m#結(jié)果可視化—save_model.m#模型保存config/#配置文件—model_params.json#存儲模型參數(shù)—predictions/—evaluation/#結(jié)果存儲目錄#模型預(yù)測結(jié)果#模型評估指標docs/#文檔目錄_—project_report.pdf#項目報告main.m#主程序入口各模塊功能說明：4.results/:存放預(yù)測結(jié)果和評估指標的文件夾。5.docs/:項目文檔目錄，存放項目報告、研究論文等。6.main.m:主程序入口，控制程序的執(zhí)行順序，進行數(shù)據(jù)加載、模型訓練、評估與結(jié)果輸出。項目部署與應(yīng)用數(shù)據(jù)處理、模型訓練與預(yù)測、結(jié)果展示與輸出?！?shù)據(jù)處理模塊：負責從數(shù)據(jù)源(如CSV、數(shù)據(jù)庫等)加載并預(yù)處理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化、缺失值填補等操作。·模型訓練與預(yù)測模塊：負責加載模型、訓練模型、進行預(yù)測，并將結(jié)果反饋到下一模塊。模型包含Transformer和Adaboost集成部分?！そY(jié)果展示與輸出模塊：負責展示預(yù)測結(jié)果與評估指標，包括數(shù)據(jù)可視化、圖表生成、結(jié)果導出等?！ら_發(fā)語言與框架：Matlab(用于算法開發(fā)與實現(xiàn)),Python(可選，用于集成API與前端展示)。·GPU/TPU支持：使用NVIDIAGPU進行訓練與推理，加速計算。推薦使用CUDA與模型。為了提高推理速度，可使用模型壓縮技術(shù)，減小模型的體積。系統(tǒng)能夠?qū)崟r接收新的時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測?？梢酝ㄟ^API接口接入實時數(shù)據(jù)流，如金融市場數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)通過預(yù)處理模塊進行處理后，輸入到訓練好的模型進行預(yù)測。在前端展示方面，可以通過Matlab的GUI功能或通過Python的Flask/Django框架結(jié)合Matlab的模型實現(xiàn)，提供一個用戶友好的界面。界面支持：使用GPU/TPU進行模型推理可以顯著提高模型的執(zhí)行效率，特別是在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)時。Matlab支持GPU加速，通過gpuArray可以將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU上進行處理，從而加速推理過程。系統(tǒng)部署后需要實時監(jiān)控模型的運行情況，確保模型正常工作，并及時進行系統(tǒng)維護?？梢岳肞rometheus和Grafana等工具進行監(jiān)控，自動化報警。8.自動化CI/CD管道為了保證代碼的質(zhì)量與模型的穩(wěn)定性，建立自動化的CI/CD管道。每次代碼提交或模型更新后，通過自動化測試、構(gòu)建與部署流程進行集成和發(fā)布。通過RESTfulAPI將訓練好的模型暴露給其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用。API提供訓練、預(yù)測和評估等功能，支持POST請求提交新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。通過前端界面顯示預(yù)測結(jié)果，并支持結(jié)果導出(如CSV、Excel格式)。前端展示包括預(yù)測值與實際值的對比圖、誤差分析圖等。對于敏感數(shù)據(jù)(如金融數(shù)據(jù)、個人健康數(shù)據(jù)等),需要采取數(shù)據(jù)加密措施。API接口需使用HTTPS協(xié)議保證數(shù)據(jù)的安全傳輸，用戶隱私信息需要進行嚴格保護。系統(tǒng)需實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加密存儲與傳輸，確保數(shù)據(jù)在存儲、傳輸過程中不會被泄露。此外，還需對不同用戶設(shè)置不同的訪問權(quán)限。為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高可用性，定期進行數(shù)據(jù)備份，并設(shè)計自動故障恢復機制。例如，使用容災(zāi)備份服務(wù)器，在主服務(wù)器出現(xiàn)故障時，自動切換到備份服務(wù)器繼續(xù)服務(wù)。模型的更新需要定期進行，尤其是在面對新的數(shù)據(jù)時?？梢酝ㄟ^增量學習的方式來持續(xù)優(yōu)化模型，保證模型的預(yù)測準確性。通過不斷收集新的數(shù)據(jù)，進行模型再訓練與優(yōu)化。通過模型的持續(xù)訓練，不斷提高模型在新場景下的預(yù)測能力。項目擴展將多個不同類型的模型(如LSTM、CNN、SVR等)與Transformer-Adaboost模型對于高維度的數(shù)據(jù)(例如，具有數(shù)百個特征的時間序列數(shù)據(jù)),模型需要進行特征選擇與降維操作?？梢越Y(jié)合PCA(主成分分析)等技術(shù)，減少計算負擔并提高新并適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。增量學習方法能夠避免重新訓練模型，提高系統(tǒng)效率。特征工程是機器學習中一個重要步驟。可以引入自動化特征工程方法，自動選擇與生成新的特征，從而減少人工干預(yù)并提高模型性能。通過混合多個集成學習方法(如隨機森林、XGBoost等)與Transformer-Adaboost模型進行精度提升。將多個模型的輸出結(jié)合，提高預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響到模型的預(yù)測準確性。在數(shù)據(jù)處理過程中，要確保數(shù)據(jù)沒有缺失值或異常值，確保數(shù)據(jù)標準化或歸一化處理。盡管Transformer和Adaboost模型具有強大的表達能力，但模型的復雜度也很高。在部署時，要平衡模型的復雜度和推理速度。訓練過程中要防止過擬合，特別是在數(shù)據(jù)較少或模型較復雜時?？梢允褂媒徊骝炞C、L2正則化等方法來應(yīng)對過擬合問題。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點與預(yù)測任務(wù)的需求，選擇合適的模型進行訓練。Transformer-Adaboost組合可能在某些問題中表現(xiàn)很好，但在其他問題中可能不如其他模型。由于模型訓練需要大量的計算資源，尤其是Transformer部分，使用GPU加速可以顯著提高訓練速度。調(diào)優(yōu)模型的超參數(shù)(如學習率、批次大小等)對于模型性能至關(guān)重要?？梢允褂镁W(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。在處理敏感數(shù)據(jù)時，務(wù)必保證數(shù)據(jù)的隱私性與安全性。采用數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制等措施，防止數(shù)據(jù)泄露。部署后的模型需要定期進行監(jiān)控和維護，確保其在生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運行。復制代碼clear;%清除所有工作空間變量clc;%清空命令行窗口closeall;%關(guān)閉所有打開的圖窗這段代碼確保在執(zhí)行之前清空所有的環(huán)境設(shè)置，包括變量、命令行輸出和圖窗，避免對后續(xù)操作的干擾。復制代碼%檢查DeepLearningToolbox(用于Transformer模型)是否安裝if~isempty(ver('DeepLearningToolbox'))disp('DeepLearningToolbox未安裝，正在安裝...');%自動安裝工具箱matlab.addons.install('DeepLearningTo%檢查統(tǒng)計和機器學習工具箱(用于Adaboost)是否安裝if~isempty(ver('StatisticsAndMachineLearningToolbox'))disp('StatisticsandMachineLearningToolbox未安裝，正在安裝...');matlab.addons.install('StatisticsAndMachineLearningT這段代碼檢查環(huán)境中是否安裝了DeepLearningToolbox和StatisticsAndMachineLearningToolbox,如果沒有安裝則嘗試自動安裝。復制代碼gpuDevice(1);%設(shè)置為第一個GPU設(shè)備通過這段代碼，我們檢查并設(shè)置好GPU加速，以提高模型訓練效率，尤其是在處理大數(shù)據(jù)集時。%數(shù)據(jù)導入data=readtable('data.csv');%假設(shè)數(shù)據(jù)為CSV格式%數(shù)據(jù)導出writetable(data,'processed_data.csv');%保存處理后的數(shù)據(jù)此處我們從CSV文件中導入數(shù)據(jù)，并將處理后的數(shù)%通過滑動窗口進行數(shù)據(jù)窗口化處理window_size=30;%設(shè)置窗口大小為30data_windowed=arrayfun(@(x)data(x:x+window_size-1,:),·數(shù)據(jù)處理(填補缺失值與異常值處理):%填補缺失值(使用均值填補)data=fillmissing(data,'movmean',5);%使用5點滑動均值填補缺失值%異常值檢測：基于3倍標準差的規(guī)則data(outliers)=mean(data(~outliers));%用均值替換異常值·數(shù)據(jù)分析(平滑、歸一化和標準化):%數(shù)據(jù)歸一化(Min-Max方法)data_normalized=(data-min(data))/(max(data)-min(data));%歸一化到0-1之間%數(shù)據(jù)標準化(Z-Score方法)data_standardized=(data-mean(data))歸一化和標準化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的常用方法，用于確保各特征尺度一致，提高模型訓練效率。復制代碼復制代碼%使用70%作為訓練集，30%作為測試集cv=cvpartition(height(data),'H數(shù)據(jù)集劃分是模型訓練和評估的重要步驟，通常采用70%-30%或80%-20%的劃分Transformer與Adaboost組合模型的設(shè)計：我們將Transformer用于特征提取與序列建模，然后通過Adaboost集成學習提升模型精度。復制代碼sequenceInputLayer(1)%輸入層，假設(shè)輸入為1維時間序列transformerLayer(8,64)%Transformer層，8個頭，64維度的嵌入fullyConnectedLayer(1)%全連接層，輸出1維回歸結(jié)果regressionLayer];%回歸層，適用于回歸任務(wù)options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',100,...'InitialLearnRate’,0.001,...'Shuffle','never',...'Verbose',0,...'Plots','training-progress');%Adam優(yōu)化器，設(shè)置訓練參數(shù)此部分代碼用于創(chuàng)建一個簡單的Transformer模型。我們用一個transformerLayer來提取輸入序列的特征，并用fullyConnectedLayer輸出預(yù)測結(jié)果。復制代碼%使用訓練集和測試集的特征來訓練Adaboost模型t=templateTree('MaxNumSplits',20);%定義決策樹基礎(chǔ)學習器model=fitensemble(trainData(:,1:end-1),trainDat'AdaBoostM1',100,t);%訓練Adaboost模型在這部分代碼中，我們使用決策樹作為弱學習器，并使用Adaboost算法進行集成訓練。第三階段：構(gòu)建模型復制代碼%為Transformer模型設(shè)置訓練集y_train=trainData(:,end);%訓練模型model=fitlm(X_train這里我們通過fitlm訓練一個線性回歸模型，作為基于Transformer的第一步訓練。復制代碼%設(shè)計優(yōu)化器options=optimoptions('fminunc','Algorithmmodel=fminunc(@(theta)costFunction(theta,X第四階段：評估模型y_pred=predict(model,testData(:,1:end-1));%使用測試集進行預(yù)測MSE=mean((y_pred-testData(:,end)).^2);%計算R2R2=1-sum((y_pred-testData(:,end)).^2)/sum((mean(tes2.繪制誤差熱圖%計算誤差heatmap(errors);%繪制熱圖%繪制殘差圖ylabel('殘差');%假設(shè)y_pred為二分類任務(wù)的概率輸出[~,~,~,AUC]=perfcurve(testData(:,e%繪制柱狀圖第五階段：精美GUI界面1.文件選擇模塊%創(chuàng)建文件選擇按鈕uicontrol('Style’,'pushbutton','String''Position',[50,320,100,30],'Callback',@selectFile);%%文件選擇回調(diào)函數(shù)[fileName,pathName]=uigetfile({’*.csv';’*.xlsx'},令行。2.參數(shù)設(shè)置模塊%學習率輸入框learningRateBox=uicontrol('Style’,'edit','Position'%批次大小輸入框batchSizeBox=uicontrol('Style’,'edit','Position',[120,200,100,%迭代次數(shù)輸入框epochsBox=uicontrol('Style','edit','Position',[120,150,100,20]%設(shè)置按鈕uicontrol('Style’,'pushbutton','String','設(shè)置參數(shù)’,'Position',[250,200,100,30],'Callback',@s%設(shè)置參數(shù)回調(diào)函數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateBox,'StrbatchSize=str2double(get(小%參數(shù)驗證ifisempty(learningRate)||isempty(batchSize)||isempty(epochs)errordlg('請?zhí)顚懰袇?shù)字段!');%彈出錯誤提示框%輸出設(shè)置的參數(shù)disp(['設(shè)置參數(shù)：學習率=',num2str(learningRate),’,批次大小=’,num2str(batchSize),',迭代次數(shù)=',num2str(epochs)]);3.模型訓練與評估模塊%訓練按鈕uicontrol('Style’,'pushbutton','String','開始訓練’,'Position',[50,%訓練過程回調(diào)函數(shù)%獲取輸入框中的參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRatbatchSize=str2double(get(batchSizeBox,'String’));epochs=str2double(get(epoc%開始訓練并顯示進度msgbox('模型訓練開始!',’信息’);disp('開始訓練...');%假設(shè)trainModelFunction是模型訓練函數(shù)model=trainModelFunction(learningRate,batchSize,epochs);%模型評估y_pred=predict(model,testData(:,1:end-1));r2=1-sum((y_pred-testData(:,end)).^2)/sum((mean(tesend))-testData(:,end)).^2);%計算R2%顯示評估指標set(resultText,'String',sprintf('MSE:%.4f\nR在這部分代碼中，點擊“開始訓練”按鈕后，模型開始訓練。訓練結(jié)束后，評估4.實時顯示訓練結(jié)果使用MATLAB的uicontrol動態(tài)更新文本框或圖形以顯示訓練進度和結(jié)果。復制代碼%顯示訓練進度的文本框resultText=uicontrol('Style’,'text','Position',[250,100,300,50],'String',’訓練中...','FontSize',12);5.模型結(jié)果導出與保存通過一個按鈕，允許用戶將訓練后的模型結(jié)果導出為MAT文件或CSV文件。復制代碼%導出結(jié)果按鈕50,100,30],'Callback'%導出結(jié)果回調(diào)函數(shù)[fileName,pathName]=uiputfile('*.mat',’保存模型’);%彈出保存iffileName~=06.錯誤提示與動態(tài)調(diào)整布局ifisempty(learningRate)||isempty(batchSize)||isempty(epochs)errordlg('請?zhí)顚懰袇?shù)字段!');%彈出錯誤提示框%動態(tài)調(diào)整布局set(fig,'Resize','on','Position'L2正則化(也叫權(quán)重衰減)是一種常見的防止過擬合的技巧，通過對權(quán)重進行%在訓練時加入L2正則化transformerLayer(8,64,'WeightRegularizationL2',lambda)%為Transformer層加入L2正則化早停(EarlyStopping)是一種防止過擬合的方法，當驗證集上的性能不再提高options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',100,...'ValidationData',validationData,...'ValidationFrequency',10,...'Patience’,5,...%設(shè)置早停參數(shù)'Verbose',0,...%使用交叉驗證調(diào)整超參數(shù)cv=cvpartition(height(data),'KFold',5);%使用5折交叉驗證%使用訓練集訓練模型model=trainModelFunction(data(trainIdx,:));%在測試集上評估性能mse=mean((model.predict(testData)-testDa%評估每次交叉驗證的結(jié)果disp(['Fold',num2str(i),’MSE:',nu4.數(shù)據(jù)增強%對訓練數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強(例如添加噪聲)5.探索更多高級技術(shù)ensembleModel=fitensemble(trainData(:,1:end-1),trainData(:,clear;%清除所有工作空間變量%檢查DeepLearningToolbox(用于Transformer模型)是否安裝if~isempty(ver('DeepLearningToolbox'))disp('DeepLearning%自動安裝工具箱matlab.addons.install('DeepLearningTo%檢查統(tǒng)計和機器學習工具箱(用于Adaboost)是否安裝if~isempty(ver('StatisticsAndMachineLearningToolbox'))matlab.addons.install('StatisticsAndMachineLearning%數(shù)據(jù)導入data=readtable('data.csv');%假設(shè)數(shù)據(jù)為CSV格式%數(shù)據(jù)導出writetable(data,'processed_data.csv');%保存處理后的數(shù)據(jù)%通過滑動窗口進行數(shù)據(jù)窗口化處理window_size=30;%設(shè)置窗口大小為30data_windowed=arrayfun(@(x)data(x:x+window_size-1,:),%填補缺失值(使用均值填補)data=fillmissing(data,'movmean',5);%使用5點滑動均值填補缺失值%異常值檢測：基于3倍標準差的規(guī)則data(outliers)=mean(data(~outliers));%用均值替換異常值%數(shù)據(jù)歸一化(Min-Max方法)data_normalized=(data-min(data))/(max(data)-min(data));%歸一化到0-1之間%數(shù)據(jù)標準化(Z-Score方法)X=data(:,1:end-1);%輸%使用70%作為訓練集，30%作為測試集cv=cvpartition(height(data),'Hold0ut',0.3sequenceInputLayer(1)%transformerLayer(8,64)%Transformer層，8個頭，64維度的嵌入fullyConnectedLayer(1)%全連接options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',100,...'InitialLearnRate’,0.001,...'Shuffle','never',...'Verbose',0,...net=trainNetwork(trainDa%使用訓練集和測試集的特征來訓練Adaboost模型model=fitensemble(trainData(:,1:end-1),t'AdaBoostM1',100,t);%訓練Adaboost模型y_train=trainData(:,end);%訓練模型model=fitlm(X_trai%設(shè)計優(yōu)化器options=optimoptions('fminunc','Algorithm','trust-region',model=fminunc(@(theta)costFunction(theta,X_tra%計算MSEMSE=mean((y_pred-testD%計算R2R2=1-sum((y_pred-testData(:,end)).^2)/sum((mean(testD%計算誤差heatmap(errors);%繪制熱圖%繪制殘差圖ylabel('殘差');%假設(shè)y_pred為二分類任務(wù)的概率輸出[~,~,~,AUC]=perfcurve(testData(:,e%繪制柱狀圖%創(chuàng)建文件選擇按鈕uicontrol('Style','pushbutton','String','選擇數(shù)據(jù)文件’,...'Position',[50,320,100,30],'Callback',@selectFile);%按鈕%文件選擇回調(diào)函數(shù)[fileName,pathName]=uigetfile({’*.csv';’*.xlsx'},'選擇數(shù)據(jù)文件’);%打開文件選擇對話框iffileName~=0%如果用戶fullPath=fullfile(pathName,fileName);%獲取完整路徑set(filePathDisplay,'String',fullPath);%%學習率輸入框learningRateBox=uicontrol('Style’,'edit','Position'%批次大小輸入框batchSizeBox=uicontrol('Style','edit','Position',[120,200,100,%迭代次數(shù)輸入框epochsBox=uicontrol('Style’,'edit','Position',[12%設(shè)置按鈕200,100,30],'Callback',@s%設(shè)置參數(shù)回調(diào)函數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateBox,'StrbatchSize=str2double(get(batchSizeBox,'S小epochs=str2double(ge%參數(shù)驗證ifisempty(learningRate)||isempty(batchSize)||isempty(epochs)errordlg('請?zhí)顚懰袇?shù)字段!');%彈出錯誤提示框%輸出設(shè)置的參數(shù)disp(['設(shè)置參數(shù)：學習率=',num2str(learningRate),’,批次大小=',%訓練按鈕%訓練過程回調(diào)函數(shù)%獲取輸入框中的參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateBox,'Str