目錄 4項目背景介紹 4項目目標(biāo)與意義 51.提高時間序列預(yù)測準(zhǔn)確性 52.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù) 53.增強模型魯棒性 54.應(yīng)用于多領(lǐng)域的時間序列預(yù)測 5 56.促進(jìn)深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合 57.推動智能決策技術(shù)的進(jìn)步 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 61.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取 62.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇與超參數(shù)調(diào)優(yōu) 63.避免過擬合 64.計算資源消耗 65.模型泛化能力 66.模型解釋性 77.數(shù)據(jù)多樣性 7項目特點與創(chuàng)新 7 72.自適應(yīng)超參數(shù)優(yōu)化 73.高效的訓(xùn)練和預(yù)測過程 74.可擴(kuò)展性強 75.綜合性解決方案 8項目應(yīng)用領(lǐng)域 81.金融領(lǐng)域 82.氣象預(yù)測 83.交通流量預(yù)測 84.能源需求預(yù)測 5.制造業(yè)預(yù)測 8項目模型架構(gòu) 81.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊 92.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模塊 3.貝葉斯優(yōu)化(BO)模塊 4.模型訓(xùn)練與評估模塊 95.預(yù)測模塊 項目模型描述及代碼示例 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊 2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模塊 3.貝葉斯優(yōu)化(BO)模塊 14.模型訓(xùn)練與評估模塊 15.預(yù)測模塊 項目模型算法流程圖 項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 項目應(yīng)該注意事項 2.超參數(shù)優(yōu)化 3.模型訓(xùn)練時間 4.模型的泛化能力 5.計算資源 項目擴(kuò)展 2.增加時間序列的外部特征 3.模型部署 4.數(shù)據(jù)增強 5.深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)結(jié)合 項目部署與應(yīng)用 部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 實時數(shù)據(jù)流處理 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 項目未來改進(jìn)方向 1.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合 2.強化學(xué)習(xí)集成 3.自適應(yīng)模型優(yōu)化 4.分布式訓(xùn)練與推理 5.時序預(yù)測的深度解釋性 6.邊緣計算部署 7.增量學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí) 8.強化數(shù)據(jù)隱私保護(hù) 項目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn) 關(guān)閉報警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 20配置GPU加速 導(dǎo)入必要的庫 20 21數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 21文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能 21 2特征提取與序列創(chuàng)建 劃分訓(xùn)練集和測試集 22 23第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 23定義貝葉斯優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) 23 23 設(shè)置訓(xùn)練選項 24訓(xùn)練CNN模型 25防止過擬合 25超參數(shù)調(diào)整 增加數(shù)據(jù)集 優(yōu)化超參數(shù) 探索更多高級技術(shù) 第五階段：精美GUI界面 設(shè)計界面功能 27 28 評估模型在測試集上的性能 多指標(biāo)評估 繪制誤差熱圖 繪制殘差圖 繪制ROC曲線 繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測的詳細(xì)項目實例項目背景介紹貝葉斯優(yōu)化(BayesianOptimization,BO)絡(luò)(CNN)與貝葉斯優(yōu)化算法，可以在時間序從而提高預(yù)測性能。在實際應(yīng)用中，BO-CNN提供MATLAB的代碼實現(xiàn)示例，幫助研究人員快速搭建BO-CNN模型，進(jìn)一步推動時間序列項目目標(biāo)與意義BO-CNN模型通過貝葉斯優(yōu)化算法的引入，能夠自動適應(yīng)不項目將展示如何將傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法(如CNN)與現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)(如貝葉斯優(yōu)化)相結(jié)通過精準(zhǔn)的時間序列預(yù)測，能夠為智能決策系統(tǒng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，推動智能化決策系統(tǒng)的發(fā)展，尤其在金融、醫(yī)療、制造業(yè)等領(lǐng)域，能夠帶來更高效的資源配置和風(fēng)險管理。時間序列數(shù)據(jù)常常包含噪聲、缺失值等問題，這對于模型訓(xùn)練來說是一個不小的挑戰(zhàn)。為了提升預(yù)測精度，必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，包括缺失值填補、噪聲抑制和特征選擇。解決方案是通過基于統(tǒng)計分析的預(yù)處理方法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時利用深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取能力，減少人工干預(yù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計和超參數(shù)設(shè)置對模型性能有著重要影響。然而，傳統(tǒng)的手動調(diào)參方法既費時又可能導(dǎo)致局部最優(yōu)解。通過引入貝葉斯優(yōu)化算法，可以在訓(xùn)練過程中自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如卷積層數(shù)、濾波器大小等，優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)，從而提升模型的預(yù)測效果。時間序列數(shù)據(jù)通常存在強烈的季節(jié)性和趨勢性，且容易受到外部干擾。模型在訓(xùn)練過程中可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致在測試集上的表現(xiàn)較差。為了解決這一問題，項目中采用了早停 (earlystopping)策略，以及通過貝葉斯優(yōu)化算法控制模型的復(fù)雜度，避免過擬合的發(fā)生。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的計算資源，尤其是對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集而言，訓(xùn)練時間較長，計算資源消耗巨大。貝葉斯優(yōu)化方法能夠有效減少訓(xùn)練過程中的試錯次數(shù)，降低計算成本，并且能夠通過高效的超參數(shù)搜索，縮短模型訓(xùn)練時間。訓(xùn)練集和測試集之間存在數(shù)據(jù)分布差異，模型的泛化能力可能受到影響。為了解決這一問題，通過引入貝葉斯優(yōu)化，能夠針對不同的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)優(yōu)，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力。盡管深度學(xué)習(xí)模型在預(yù)測精度上具有優(yōu)勢，但其黑箱特性也讓模型的可解釋性較差。在項目特點與創(chuàng)新模型訓(xùn)練的時間和計算資源消耗。這一創(chuàng)新能夠大大提升大規(guī)模時間序列數(shù)據(jù)的處理效率。項目應(yīng)用領(lǐng)域項目模型架構(gòu)本項目旨在實現(xiàn)基于貝葉斯優(yōu)化(BO)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)用于時間序列預(yù)測的模型。該模型結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，能夠在處理復(fù)雜時間序列數(shù)據(jù)時，自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，從而實現(xiàn)最佳的預(yù)測效果。以下是該模型的詳細(xì)架構(gòu)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是時間序列預(yù)測中的第一步。時間序列數(shù)據(jù)通常包含噪聲、缺失值以及非線性和周期性特征，因此需要進(jìn)行相應(yīng)的處理。預(yù)處理流程包括以下幾部分：·缺失值處理：使用均值插補、線性插值等方法填補數(shù)據(jù)中的缺失值?！w一化處理：對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化，確保所有數(shù)據(jù)處于相同的數(shù)值范圍，以避免模型訓(xùn)練中的數(shù)值偏差?！ぬ卣魈崛。簭脑紩r間序列中提取有意義的特征，如趨勢、季節(jié)性、周期性等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在處理圖像數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但同樣也能應(yīng)用于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測。CNN能夠通過卷積層和池化層自動提取數(shù)據(jù)中的局部特征。在時間序列預(yù)測任務(wù)中，CNN可以通過多個卷積層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系，從而捕捉到時序數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。·卷積層：用于提取時間序列中的局部特征。每個卷積核能夠在輸入數(shù)據(jù)中滑動，并計算卷積操作。·池化層：對卷積后的特征圖進(jìn)行降維，減少計算量，同時保留重要特征?！とB接層：將經(jīng)過卷積和池化處理后的特征圖轉(zhuǎn)換為一維向量，最后通過全連接層輸出預(yù)測結(jié)果。貝葉斯優(yōu)化(BayesianOptimization,BO)是一種基于貝葉斯理論的全局優(yōu)化方法，尤其適合用于尋找高維空間中的最優(yōu)解。BO的核心思想是通過代理模型(如高斯過程回歸)對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，然后利用貝葉斯推理逐步優(yōu)化超參數(shù)。·超參數(shù)空間定義：定義CNN的超參數(shù)空間，如卷積層數(shù)、濾波器大小、學(xué)習(xí)率等?！ご砟Ｐ徒ⅲ菏褂酶咚惯^程模型對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，計算當(dāng)前最優(yōu)超參數(shù)配置的期望改進(jìn)。·優(yōu)化過程：通過代理模型的預(yù)測，選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合，并更新模型。在訓(xùn)練過程中，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)驗證集進(jìn)行調(diào)優(yōu)。訓(xùn)練過程中使用反向傳播算法和梯度下降方法來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。評估模型性能時，使用均方誤差(MSE)等指標(biāo)衡量模型的預(yù)測精度。項目模型描述及代碼示例復(fù)制%數(shù)據(jù)歸一化data=load('timeseriesdata.mat');%加載時間序列數(shù)據(jù)化2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模塊復(fù)制imageInputLayer([1,100,1],'Name','input')%輸入層，大小為1x100x1的時間序列convolution2dLayer([1,5],16,'Padding','same','Na卷積層，16個濾波器，大小為1x5reluLayer('Name’,'relul')%激活函數(shù)maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2],'Name','maxpool1')%池化層fullyConnectedLayer(1,'Name','fc')%全連接層，輸出為單一預(yù)測值regressionLayer('Name’,'output')%回歸層復(fù)制optimizableVariable('ConvFilterSize',[3,7],’Ty卷積濾波器大小optimizableVariable('LearningRate',[1e-5,le-1],學(xué)習(xí)率objFun=@(x)trainAndEvaluateCNN(x.ConvFilterSize,x.LearningRate);%訓(xùn)練與評估函數(shù)results=bayesopt(objFun,optVars,'MaxObjectiveEvaluations',30,'IsObjectiveDetermi復(fù)制options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',20,'MiniBatchSize',64,cnnModel=trainNetwork(trainingDapredicted=predict(cnnModel,testData);%進(jìn)行預(yù)測mse=mean((predicted-trueLabels).^2);%計算均方誤差futurePrediction=predict(cnnMode項目模型算法流程圖|->缺失值處理|->歸一化|->特征提取2.定義CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)|->輸入層：處理時間序列數(shù)據(jù)|->卷積層：提取局部特征|->池化層：降維|->全連接層：輸出預(yù)測結(jié)果|->定義優(yōu)化空間：卷積層大小、學(xué)習(xí)率等|->使用貝葉斯優(yōu)化搜索最優(yōu)超參數(shù)4.模型訓(xùn)練與評估|->評估模型表現(xiàn)(如MSE)5.時間序列預(yù)測|->使用優(yōu)化后的CNN模型進(jìn)行未來數(shù)據(jù)的預(yù)測項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明/B0-CNN-Timeseries-Pro%訓(xùn)練數(shù)據(jù)%測試數(shù)據(jù)%數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本%貝葉斯優(yōu)化腳本%模型訓(xùn)練腳本%模型性能評估結(jié)果%預(yù)測結(jié)果項目應(yīng)該注意事項以減少計算量，提高項目的可執(zhí)行性。將BO-CNN與其他時間序列預(yù)測模型(如LSTM、ARIMA等)進(jìn)行融合，形成集成學(xué)習(xí)模型，提升預(yù)測精度。在時間序列數(shù)據(jù)中加入外部特征，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，幫助提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。將訓(xùn)練好的模型部署到云端或邊緣設(shè)備，實時預(yù)測和分析未來的時間序列數(shù)據(jù)，增強模型的實際應(yīng)用價值。使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如時間序列數(shù)據(jù)的平移、縮放等操作，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提升模型的泛化能力。將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)結(jié)合，開發(fā)更加智能的時間序列預(yù)測模型，能夠在動態(tài)變化的環(huán)境中不斷優(yōu)化決策。項目部署與應(yīng)用項目的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計圍繞優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)以實現(xiàn)高效的時間序列預(yù)測展開。架構(gòu)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、貝葉斯優(yōu)化(BO)與CNN模型結(jié)合的核心模塊、訓(xùn)練與優(yōu)化、預(yù)測模塊、實時數(shù)據(jù)處理、可視化展示等部分。系統(tǒng)的設(shè)計需要確保高效的數(shù)據(jù)流動、模型1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理層：從不同來源(如傳感器、API接口、數(shù)據(jù)庫等)獲取時間序列數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理模塊確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確2.模型訓(xùn)練與優(yōu)化層：通過貝葉斯優(yōu)化(BO)來調(diào)節(jié)CNN的超參數(shù)，過程中的最佳性能，優(yōu)化模型以最大限度提高時間序列預(yù)測的準(zhǔn)確性。部署環(huán)境選擇合適的平臺至關(guān)重要，尤其是對于深度學(xué)習(xí)模型?？梢赃x擇基于云平臺(如AWS、Azure、GoogleCloud)進(jìn)行模型訓(xùn)練與部署。云平臺提供的計算資源與高效的存儲解容器化環(huán)境(如Docker)來確保模型的跨平臺兼容性。其是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)流的處理。使用TensorRT等加速庫能顯著提升GPU上的推理速度。此·模型加載：使用合適的框架(如MATLAB的深度學(xué)習(xí)工具箱)加載訓(xùn)練好的CNN模為了實現(xiàn)時間序列預(yù)測的實時性，必須確保系統(tǒng)能夠處理實時數(shù)據(jù)流。使用消息隊列(如Kafka)或流處理框架(如ApacheFlink)來處理不斷傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。·數(shù)據(jù)接收：實時從數(shù)據(jù)源獲取新到的數(shù)據(jù)(例如傳感器、市場行情等),并將數(shù)據(jù)傳可視化與用戶界面·界面設(shè)計：通過Web框架(如React、Vue)設(shè)計響應(yīng)式的前端界面，顯示數(shù)據(jù)圖表GPU/TPU加速推理在深度學(xué)習(xí)模型的推理過程中，使用GPU或TPU加速器來處理計算密集型操作。使用·GPU加速：使用NVIDIA的CUDA加速庫對模型進(jìn)行加速系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理部署后的系統(tǒng)需要進(jìn)行實時監(jiān)控，包括硬件資源、網(wǎng)絡(luò)狀況、模型性能等方面。使用如API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成通過API服務(wù)與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的自動化處理和預(yù)測結(jié)果的實時傳輸。項目未來改進(jìn)方向?qū)r間序列數(shù)據(jù)與其他類型的數(shù)據(jù)(如圖像、文本、音頻等)進(jìn)行融合，提高模型的預(yù)測能通過將強化學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)合，優(yōu)化時間序列預(yù)測的決策過程。強化學(xué)隨著數(shù)據(jù)隱私法規(guī)(如GDPR)的實施，未來項目應(yīng)加強對用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，通過更先項目總結(jié)與結(jié)論程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn)復(fù)制clearall;%清除所有變量，釋放內(nèi)存資源clc;%清空命令行窗口closeall;%關(guān)閉所有打開的圖窗復(fù)制warning('off’,'all');%關(guān)閉所有警告信息復(fù)制清空變量%檢查是否安裝了DeepLearningToolbox與OptimizationToolboxif~exist('DeepLearningToolbox','dir')disp('DeepLearningToolboxisreif~exist('OptimizationToolbox','dir’)配置GPU加速addpath('path_to_your_directory');%復(fù)制%導(dǎo)入數(shù)據(jù)集%導(dǎo)出處理后的數(shù)據(jù)writetable(data,'processed_data.csv');%將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件復(fù)制%將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合CNN的格式data_matrix=table2array(data(:,2:end));%提取除時間戳外的數(shù)據(jù)列%生成滑動窗口fori=1:length(data_matrX=[X;data_matrix(i:i+window_size-1,:)];%按窗口大小提取時間序復(fù)制%填補缺失值data_matrix=fillmissing(data_matrix,'previous');%使用前一個有效值填補缺失值%異常值檢測與處理outliers=find(abs(z_scores)>3);%查找Z-score大于3的異常值data_matrix(outliers)=mean(data_matrix,'omitnan');%用均值填充異常值數(shù)據(jù)分析%數(shù)據(jù)平滑(如使用移動平均)smoothed_data=movmean(data_matrix,5);%使用5點滑動平均平滑數(shù)據(jù)%歸一化數(shù)據(jù)normalized_data=(data_matrix-min(data_matrix))./(max(data_matrix)-min(data_matrix));%將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]區(qū)間特征提取與序列創(chuàng)建%提取特征(如對每個時間窗口計算平均值、方差等)fori=1:length(data_matrix)-windowwindow_data=data_matrix(i:i+window_size-1,:);mean_feature=mean(window_data,1);%計算每個特征的均值var_feature=var(window_data,0,1features=[features;mean_feature,var_feature];%合并均值和方差特征劃分訓(xùn)練集和測試集%劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集train_ratio=0.8;%80%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練train_size=floor(train_ratio*size(featuresy_test=data_matrix(train_size+1:end,:);%測試標(biāo)簽復(fù)制%設(shè)置貝葉斯優(yōu)化的參數(shù)范圍params=optimizableVariable('LayerSize',[10,100],'’Type','integer');params2=optimizableVariable('LearningRate',[1e-5,le-2],'Type',復(fù)制fun=@(x)cnn_loss_function(x.LayerSize,x.LearningRate,X_train,%x.LayerSize和x.LearningRate分別表示貝葉斯優(yōu)化中要調(diào)整的超參數(shù)%X_train和y_train是訓(xùn)練數(shù)據(jù)和對應(yīng)的標(biāo)簽復(fù)制%定義貝葉斯優(yōu)化的搜索空間params=optimizableVariable('LayerSize',[10,100],'Type','integer');%設(shè)置卷積層大小的優(yōu)化范圍，從10到100個濾波器params2=optimizableVariable('LearningRate',[1e-5,le-2],’T%執(zhí)行貝葉斯優(yōu)化results=bayesopt(fun,[params,params2],'MaxObjectiveEvaluations',%MaxObjectiveEvaluations設(shè)置優(yōu)化的最大評估次數(shù)復(fù)制imageInputLayer([3011])%輸入層，輸入數(shù)據(jù)為大小為30的時間序列，1為特征數(shù)convolution2dLayer(3,64,'Padding','same’)%卷積層，濾波器大小為3,濾波器數(shù)量為64reluLayer()%激活函數(shù)層，使用ReLU激活函數(shù)fullyConnectedLayer(1)%全連接層，輸出1個值(回歸任務(wù))regressionLayer()%回歸層，用于時間序列預(yù)測復(fù)制%設(shè)置訓(xùn)練選項options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',30,...%最大訓(xùn)練輪次為30'MiniBatchSize',32,...%每批次數(shù)據(jù)大小為32'InitialLearnRate',0.001,...%初始學(xué)習(xí)率為0.001'Verbose',false);%不顯示訓(xùn)練過程中的詳細(xì)信息復(fù)制%訓(xùn)練CNN模型net=trainNetwork(X_train,y_train,layers,options);%X_train為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，y_train為標(biāo)簽數(shù)據(jù)，l過擬合。L2正則化復(fù)制%在卷積層后添加L2正則化layers(2)=convolution2dLayer(3,64,'Padd'WeightLearnRateFactor',0.01,'Weigh%WeightL2Factor設(shè)置L2正則化強度，0.1表示正則化項的權(quán)重早停復(fù)制%設(shè)置早停條件options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',30,...'MiniBatchSize',32,...'InitialLearnRate’,0.001,...'ValidationPatience’,5,...%在驗證集誤差沒有改善的情況下，最多等待5個epoch復(fù)制augmentedImageDatastore=imageDataAugmenter('RandXTranslation',[-55],'RandYTranslation',[-55],'RandRotaugmentedData=augmentedImageDatastore(X_train,y_train);復(fù)制cvp=cvpartition(size(X_train,1),'KFold',5);%進(jìn)行5折交叉驗證%遍歷不同的超參數(shù)組合net=trainNetwork(X_train(cvp.training(i),:),y_train(cvp.training(i),:),layers,optpredictions=predict(net,X_test);復(fù)制%導(dǎo)入新數(shù)據(jù)集并合并現(xiàn)有數(shù)據(jù)new_data=readtable('new_timeseries_data.csv');X_train_extended=[X_train;preprocess_data(new_data)];%合并新數(shù)據(jù)y_train_extended=[y_train;new_labels];%合并新標(biāo)簽復(fù)制%設(shè)置不同的超參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化input_delay=[1,5,10];%hidden_layer_sizes=[50,100,150];%不同的隱藏層大小%循環(huán)不同的超參數(shù)組合fori=1:length(input_delforj=1:length(feedback_delay)fork=1:length(hidden_layer_sizes)layers(2)=convolution2dLayer(3,hidden_lanet=trainNetwork(X_train,y_train,layers,options);復(fù)制%示例：將Transformer加入到模型中transformerLayer(64,'NumHeads',4)%Transformer層復(fù)制fig=uifigure('Position',[100,100,800,600],'Name’,'CNN%數(shù)據(jù)選擇模塊uicontrol('Style','text','Position',[20,550,100,30],'StfileButton=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[120,550,150,30],'String','ChooseFile','Callback',@(src,event)%顯示選擇的文件路徑filePathText=uicontrol('Style','text','Position%參數(shù)設(shè)置模塊uicontrol('Style','text','Position',[20,500,100,30],'StlearningRateEdit=uicontrol('Style','edit','Position'uicontrol('Style’,'text','Position',[20,460,100,30],'StepochsEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[120,460,150,30],uicontrol('Style','text','Position',[20,420,100,30],'StbatchSizeEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[120,420,150,trainButton=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[20,360,100,30],'String','TrainModel'accuracyText=uicontrol('Style','text','Position','String',’TraininglossText=uicontrol('Style','text','Position',[20,280'String','TrainingLosaxesHandle=axes('Parent',fig,'Position',[0.35,0.1,0.6,0.5]);%導(dǎo)出功能exportButton=uicontrol('Style','pushbutton','P100,30],'String','ExportModel','Callback',@(src,event)%錯誤提示errorMessage=uicontrol('Style','text','Position','String',’','Foreground[fileName,pathName]=uigetfile({’*.csv;*.mat','DataFiles'},iffileName~=0filePathText.String=fullfile(pathName,fileName);functiontrainModelCallback(fig)learningRate=str2double(learnepochs=str2double(epochsEdit.String);batchSize=str2double(batchSizeEdit.String);ifisnan(learningRate)||isnan(epochs)||isnan(batchSize)errorMessage.String='Please%加載數(shù)據(jù)文件dataFilePath=filePathText.Strinifstrcmp(dataFilePath,'NofileselecteerrorMessage.String%構(gòu)建和訓(xùn)練模型imageInputLayer([size(X_convolution2dLayer(3,64,'Padoptions=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'MiniBatchSize',batchSize,...'InitialLearnRate',learningRate,...'Verbose',false,...%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)net=trainNetwork(X_train,y_train,layers,options);%顯示訓(xùn)練結(jié)果accuracyText.String=['TrainingAccuraclossText.String=[’TrainingLoss:'num2str(0.12)];%繪制訓(xùn)練過程中的損失plot(axesHandle,rand(1,100),rand(1,100));%示例圖，替換為實際數(shù)據(jù)%導(dǎo)出模型回調(diào)函數(shù)[fileName,pathName]=uiputfile('*.mat','SaveiffileName~=0代碼解釋：第六階段：評估模型性能評估模型在測試集上的性能復(fù)制%假設(shè)測試數(shù)據(jù)集X_test和y_test已經(jīng)準(zhǔn)備好predictions=predict(net,X_test);%使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測mse=mean((predictions-y_test).^2);%均方誤差mae=mean(abs(predictions-y_test));%平均絕對誤差多指標(biāo)評估復(fù)制%計算多個評價指標(biāo)mean(y_test)).^2);繪制誤差熱圖復(fù)制%繪制誤差熱圖imagesc((predictions-y_test));%誤差矩陣?yán)L制殘差圖復(fù)制%繪制殘差圖復(fù)制%繪制ROC曲線[Xroc,Yroc,~,AUC]=perfcurve(y_test,prtitle(['ROCCurve(AUC='num2st繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖復(fù)制%繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖bar([mse,mae,R2,mapetitle('ModelPerformanceMetrics');xticklabels({'MSE','MAE','R^2','復(fù)制%MATLAB實現(xiàn)基于B0-CNN貝葉斯算法(BO)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測%此代碼封裝了項目的所有階段，包括數(shù)據(jù)選擇、模型構(gòu)建、訓(xùn)練、評估、GUI界面設(shè)計等%%第一部分：數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理%假設(shè)數(shù)據(jù)文件已經(jīng)準(zhǔn)備好，并且為CSV格式%加載數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理filePath='your_data.csv';%文件路徑(示例)X=data{:,1:end-1};%特征(去掉最后一列)y=data{:,end};%標(biāo)簽(最后一列)%數(shù)據(jù)歸一化處理[X,mu,sigma]=zscore(X);%標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)，使用均值和標(biāo)準(zhǔn)差%%第二部分：設(shè)計CNN模型%創(chuàng)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型imageInputLayer([size(X,2)11],'Name','input','Noconvolution2dLayer(3,64,'Padding'reluLayer('Name’,'relu1')%ReLU激活函數(shù)fullyConnectedLayer(1,'Name','fc')%全連接層regressionLayer('Name','output')%回歸層%%第三部分：使用貝葉斯優(yōu)化優(yōu)化CNN超參數(shù)%定義貝葉斯優(yōu)化過程optimizableVariable('LearningRate’,[1e-5,l學(xué)習(xí)率優(yōu)化optimizableVariable('Epochs',[10,100],'Type’,'integer')練輪數(shù)優(yōu)化optimizableVariable('MiniBatchSize',[1'integer')%批大小優(yōu)化%貝葉斯優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)objectiveFunction=@(params)cnnTrainAndEvaluate(params,X,y,layers);results=bayesopt(objectiveFunction,optimizableVariables,...'MaxObjectiveEvaluations',20,'IsObjectfalse,...'AcquisitionFunctionName','expected-im%獲取最佳超參數(shù)bestParams=results.XAtMinlearningRate=bestepochs=bestParams.Epochs;miniBatchSize=bestParams.%使用最優(yōu)超參數(shù)訓(xùn)練模型options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'MiniBatchSize',miniBatchSize,...'InitialLearnRate',learningRate,...'Verbose',false,...%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)net=trainNetwork(X,y,layers,options);%%第五部分：創(chuàng)建GUI界面%創(chuàng)建GUI窗口fig=uifigure('Position',[100,100,800,600],'Name','CNNModel%數(shù)據(jù)選擇模塊uicontrol('Style','text','Position',[20,550,100,30],'StfileButton=uicontrol('Style','pushbutton','Position',[120,550,150,30],'String','ChooseFile','Callback',@(src,event)%顯示選擇的文件路徑filePathText=uicontrol('Style’,'text','Position%參數(shù)設(shè)置模塊uicontrol('Style','text','Position',[20,500,100,30],'StlearningRateEdit=uicontrol('Style','edit','Positionuicontrol('Style','text','Position',[20,460,100,30],'StepochsEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[120,460,150,30],uicontrol('Style','text','Position',[20,420,100,30],'StbatchSizeEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[120,420,150,%模型訓(xùn)練模塊trainButton=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[20,360,100,30],'String',’TrainModel','Callback',@(src,event)%結(jié)果顯示模塊accuracyText=uicontrol('Style','text','Position',['String',’TrainingAccuracylossTex