目錄 1項(xiàng)目背景介紹 1項(xiàng)目目標(biāo)與意義 2項(xiàng)目挑戰(zhàn) 3項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 3項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 4項(xiàng)目效果預(yù)測圖程序設(shè)計(jì) 5項(xiàng)目模型架構(gòu) 5項(xiàng)目模型描述及代碼示例 6項(xiàng)目模型算法流程圖 7項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 8項(xiàng)目部署與應(yīng)用 9項(xiàng)目擴(kuò)展 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 第三階段 第四階段 第五階段：精美GUI界面 第六階段：防止過擬合 26列多步預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，時(shí)間序列數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用變得越來越廣泛。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)集合，廣泛出現(xiàn)在金融市場、氣象預(yù)報(bào)、工業(yè)生產(chǎn)、交通流量、能源消耗等領(lǐng)域。對(duì)于這類數(shù)據(jù)的分析，傳統(tǒng)的線性回歸、ARIMA(自回歸積分滑動(dòng)平均)等方法雖然具有一定的效果，但它們往往難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的非線性關(guān)系和長期依賴的問題。近年來，深度學(xué)習(xí)特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型在時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)中取得了顯著的進(jìn)展。尤其是基于Transformer的架構(gòu)，由于其強(qiáng)大的序列建模能力，已成為處理時(shí)序數(shù)據(jù)的研究熱點(diǎn)。Transformer模型最初由Vaswani等人提出，旨在解決自然語言處理中的長序列建模問題。Transformer通過自注意力機(jī)制(self-attention)能夠有效捕捉輸入序列中的遠(yuǎn)程依賴關(guān)系，相比傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) (LSTM),其并行計(jì)算能力顯著提高了訓(xùn)練效率，并能更好地處理復(fù)雜的時(shí)序數(shù)據(jù)。然而，Transformer在時(shí)間序列預(yù)測中，特別是多變量時(shí)間序列的多步預(yù)測任務(wù)中，依然面臨著如何有效結(jié)合不同序列間的關(guān)聯(lián)性及模型的時(shí)序記憶問題。因此，如何結(jié)合Transformer和其他模型，優(yōu)化其在多步預(yù)測中的表現(xiàn)，成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)?；诖?，本文提出了一種結(jié)合Transformer與GRU(門控循環(huán)單元)模型的多變量時(shí)間序列預(yù)測方法。GRU是一種改進(jìn)的RNN架構(gòu)，較LS夠更好地捕捉時(shí)間序列中的長期依賴性。通過將GRU與Transformer結(jié)合，可以彌補(bǔ)各自的不足，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，提升多步預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。該方法不僅適用于單一領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測，還能夠拓展到多個(gè)領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用潛力和理論價(jià)值。項(xiàng)目目標(biāo)與意義本項(xiàng)目的主要目標(biāo)是基于Transformer-GRU模型設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)多變量時(shí)間序列的多步預(yù)測系統(tǒng)。多步預(yù)測是指模型根據(jù)當(dāng)前及歷史的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，預(yù)測未來多個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)值。這一任務(wù)通常比單步預(yù)測更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗竽Ｐ筒粌H要理解當(dāng)前狀態(tài)，還要能夠處理長期依賴性和多變量之間的復(fù)雜關(guān)系。本項(xiàng)目的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1.提升多步預(yù)測的準(zhǔn)確性：傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測方法多集中于單步預(yù)測，對(duì)于多步預(yù)測的準(zhǔn)確性往往存在一定的瓶頸。通過結(jié)合Transformer與GRU模型，本項(xiàng)目旨在實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的多步預(yù)測。Transformer通過自注意力機(jī)制能夠有效捕捉輸入序列中的長程依賴關(guān)系，而GRU則可以高效地處理時(shí)序數(shù)據(jù)中的記憶問題，兩者結(jié)合有望提升模型對(duì)未來多個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)的預(yù)測2.多變量時(shí)間序列分析：多變量時(shí)間序列預(yù)測相比單變量預(yù)測更加復(fù)雜，因?yàn)樾枰瑫r(shí)考慮多個(gè)輸入變量之間的關(guān)系。傳統(tǒng)的模型通常在這種復(fù)雜情況下表現(xiàn)不佳，而結(jié)合Transformer和GRU后，模型能夠更加靈活地處理變量間的相互作用，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測。3.模型的通用性和擴(kuò)展性：本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的Transformer-GRU模型不僅適用于單一領(lǐng)域的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，也能夠在多個(gè)領(lǐng)域中得到應(yīng)用。無論是在能源、金融、氣象、交通等行業(yè)，模型都具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。4.推動(dòng)智能決策的應(yīng)用：多步時(shí)間序列預(yù)測系統(tǒng)的應(yīng)用不僅限于學(xué)術(shù)研究，還能廣泛應(yīng)用于實(shí)際問題的解決。例如，在能源領(lǐng)域，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測能夠幫助優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度；在金融領(lǐng)域，精準(zhǔn)的股市預(yù)測能夠幫助投資者做出更好的決策。因此，本項(xiàng)目的研究和實(shí)施不僅具有理論價(jià)值，還能為各行業(yè)的智能決策提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過本項(xiàng)目的研究，能夠有效推動(dòng)基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列分析技術(shù)的發(fā)展，并為相關(guān)行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用提供參考與支持。項(xiàng)目挑戰(zhàn)盡管Transformer和GRU在時(shí)間序列預(yù)測中各有優(yōu)勢(shì)，但將它們結(jié)合應(yīng)用于多變量多步預(yù)測任務(wù)依然面臨諸多挑戰(zhàn)。具體而言，本項(xiàng)目的主要挑戰(zhàn)包括以下幾個(gè)1.長時(shí)間序列的計(jì)算效率問題：Transformer模型在處理長時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如何提高Transformer的計(jì)算效率、減小模型的時(shí)間復(fù)雜度是本項(xiàng)目需要解決的核心問題之一。2.多變量數(shù)據(jù)的建模與融合：多變量時(shí)間序列預(yù)測需要考慮多個(gè)變量之間的相互關(guān)系。如何在模型中有效融合不同變量的特征，以及如何設(shè)計(jì)合理的輸入輸出結(jié)構(gòu)，使得模型能夠同時(shí)捕捉各變量間的動(dòng)態(tài)變化，是另一個(gè)需要解決的重要問題。3.多步預(yù)測的誤差積累：多步預(yù)測中的誤差積累問題是深度學(xué)習(xí)模型在該任務(wù)中普遍面臨的難題。隨著預(yù)測步長的增加，誤差往往會(huì)逐漸累積，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性大幅下降。因此，如何控制誤差擴(kuò)散，確保多步預(yù)測的穩(wěn)定性，是本項(xiàng)目的技術(shù)難點(diǎn)之一。4.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量：高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是模型成功的關(guān)鍵，然而在實(shí)際應(yīng)用中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值和異常點(diǎn)等問題。這些問題可能影響模型的訓(xùn)練效果，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確。因此，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，確保模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，是本項(xiàng)目必須解決的另一個(gè)難點(diǎn)。5.模型調(diào)優(yōu)與泛化能力：模型的泛化能力對(duì)于多步預(yù)測至關(guān)重要。為了避免過擬合問題，模型在訓(xùn)練過程中需要進(jìn)行有效的正則化，并在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。如何在保證模型高效訓(xùn)練的同時(shí)，提升其在實(shí)際應(yīng)用中的泛化能力，也是本項(xiàng)目中的重要挑戰(zhàn)之一。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)和特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：模型，將二者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。Transform果。為了解決這一問題，項(xiàng)目采用了一種基于復(fù)制代碼%模擬時(shí)間序列數(shù)據(jù)time=1:100;%時(shí)間序列actual_data=sin(time*0.1)+0.1*randn(size(time));%真實(shí)數(shù)據(jù)(模擬數(shù)據(jù))%預(yù)測數(shù)據(jù)predicted_data=sin(time*0.1+0.5)+0.1*randn(測數(shù)據(jù)(模擬數(shù)據(jù))%繪制預(yù)測效果圖plot(time,actual_data,'b-','LineWidth',2);%繪制真實(shí)數(shù)據(jù)plot(time,predicted_data,'r--','LineWidth',2);%繪制預(yù)測數(shù)據(jù)title('Multi-stepTimlegend('ActualData','Predict本項(xiàng)目的模型架構(gòu)基于Transformer與GRU的結(jié)合。該架構(gòu)分為以下幾個(gè)主要部1.輸入層：首先，將多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，得到適合輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式。每個(gè)時(shí)間步的數(shù)據(jù)被表示為一個(gè)向量，包含多個(gè)變量的值。2.Transformer編碼器：輸入數(shù)據(jù)通過Transformer編碼器進(jìn)行處理。捕捉時(shí)間序列中的記憶信息，并幫助模型在預(yù)測時(shí)更好地處理長期依賴。%假設(shè)輸入數(shù)據(jù)是X,輸出數(shù)據(jù)是Y,X的維度為[時(shí)間步數(shù)，特征數(shù)量]num_heads=4;%自注意力頭數(shù)encoder=transformerEncoderLayer(d_model,num_heads,'NumLayers',%全連接層fc_layer=fullyC%構(gòu)建模型sequenceInputLayer(1)%輸入層%定義訓(xùn)練選項(xiàng)options=trainingOptions('adam2,'MaxEpochs',100,'MiniBa%訓(xùn)練模型model=trainNetwork(X_train,Y_train,lapredictions=predict(model,%繪制結(jié)果plot(Y_test,'b-','LineWidth'plot(predictions,'r--','LineWidth'項(xiàng)目模型算法流程圖-分割數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。-使用標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化方法對(duì)多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。-將處理過的時(shí)間序列數(shù)據(jù)傳入Transformer模型的編碼器部分。-自注意力機(jī)制幫助模型捕捉遠(yuǎn)程依賴關(guān)系，特別是在長時(shí)間序列中。-Transformer的輸出作為輸入傳入GRU網(wǎng)絡(luò)。-該融合層可以是簡單的連接操作，或者使用加權(quán)求和等方法。-全連接層輸出預(yù)測值，預(yù)測多個(gè)時(shí)間步的未來數(shù)據(jù)。-計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差。-將誤差反饋到模型中，進(jìn)行反向傳播更新模型參數(shù)。一輸出與實(shí)際值對(duì)比的可視化圖表(如真實(shí)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的折線圖)。一通過交叉驗(yàn)證、評(píng)估指標(biāo)(如RMSE、MAE等)對(duì)模型進(jìn)行性能評(píng)估。-將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出，進(jìn)行推理部署。復(fù)制代碼—/processed_data—/transformer_gru#數(shù)據(jù)處理模塊#原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)#預(yù)處理后的數(shù)據(jù)(歸一化、去噪、填充)#數(shù)據(jù)集拆分(訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集)#模型模塊#Transformer-GRU模型代碼#模型訓(xùn)練腳本#模型評(píng)估與優(yōu)化#部署模塊#模型推理與服務(wù)端代碼#API接口代碼#前端展示界面#系統(tǒng)監(jiān)控與管理#工具模塊#數(shù)據(jù)預(yù)處理工具#評(píng)估指標(biāo)計(jì)算工具#可視化工具—/hyperparameters#配置文件#模型超參數(shù)配置#系統(tǒng)相關(guān)配置—/train_logs#日志模塊#訓(xùn)練過程日志項(xiàng)目部署與應(yīng)用部署平臺(tái)可以選擇云計(jì)算平臺(tái)(如AWS、Azure)或者本地服務(wù)器。為了支持模的環(huán)境。常見的深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch)可被用于加載訓(xùn)練好模型加載與優(yōu)化通過流式處理(如Kafka、SparkStreaming)實(shí)時(shí)更新預(yù)測結(jié)果。對(duì)于動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)源(如金融市場數(shù)據(jù)或氣象數(shù)據(jù)),系統(tǒng)能夠根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行即后續(xù)分析。前端展示可以使用Web應(yīng)用開發(fā)框架(如React或Vue)來實(shí)現(xiàn)，后用率監(jiān)控等。系統(tǒng)可以通過Prometheus和Grafan署。通過GitLabCI、Jenkins等工具，可以實(shí)現(xiàn)代碼的自動(dòng)化構(gòu)建、測試和部API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成模型可以通過RESTfulAPI與外部系統(tǒng)進(jìn)行集成，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供預(yù)測服務(wù)。例如，金融系統(tǒng)可以通過API獲取股票市場的預(yù)測數(shù)據(jù)，能源系統(tǒng)可以獲取負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。API接口需要具備高并發(fā)、高可用的特性，支持API請(qǐng)求的負(fù)載均衡。系統(tǒng)需要保證數(shù)據(jù)安全性與用戶隱私保護(hù)。采用HTTPS協(xié)議加密通信，防止數(shù)據(jù)被篡改或竊取。同時(shí)，通過用戶認(rèn)證、權(quán)限控制等手段，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性。敏感數(shù)據(jù)如個(gè)人信息、交易記錄等需要加密存儲(chǔ)，并通過嚴(yán)格的權(quán)限管理防止未經(jīng)授權(quán)的訪問。對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，尤其是涉及敏感信息的部分。采用對(duì)稱加密或非對(duì)稱加密算法(如AES或RSA)進(jìn)行加密處理。權(quán)限控制方面，系統(tǒng)將根據(jù)用戶角色進(jìn)行權(quán)限分配，確保不同級(jí)別的用戶只能訪問相關(guān)數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)泄露。為了保證系統(tǒng)的高可用性，故障恢復(fù)和備份策略至關(guān)重要。系統(tǒng)應(yīng)設(shè)置自動(dòng)化的備份機(jī)制，將所有數(shù)據(jù)和模型定期備份到云端或其他安全位置。在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，能夠迅速恢復(fù)并最小化業(yè)務(wù)中斷時(shí)間。模型在部署后需要定期更新，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的變化和業(yè)務(wù)需求的變化。通過定期重新訓(xùn)練模型，評(píng)估其性能并進(jìn)行優(yōu)化，可以確保模型始終保持高效的預(yù)測能力。此外，模型也可以根據(jù)新的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行擴(kuò)展，支持更多的變量或新的預(yù)測任務(wù)。系統(tǒng)需要持續(xù)優(yōu)化以提高預(yù)測性能。通過增量學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，模型能夠不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)并適應(yīng)變化的環(huán)境。優(yōu)化過程中，模型的更新應(yīng)通過實(shí)驗(yàn)和對(duì)比驗(yàn)證，以確保不會(huì)引入過擬合或其他性能下降問題。項(xiàng)目擴(kuò)展1.模型多任務(wù)學(xué)習(xí)：未來可以將多個(gè)相關(guān)任務(wù)(如多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)測)整合到一個(gè)模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)，利用共享的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行多任務(wù)優(yōu)化，從而提升模型的泛化能力和訓(xùn)練效率。2.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合：通過將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)方法與時(shí)間序列預(yù)測模型結(jié)合，能夠讓模型在預(yù)測過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，進(jìn)一步提升預(yù)測精度。3.異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：除了時(shí)間序列數(shù)據(jù)，項(xiàng)目還可以擴(kuò)展到多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合。例如，結(jié)合文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，增強(qiáng)模型的泛化能力。4.跨領(lǐng)域預(yù)測：將該模型應(yīng)用于不同領(lǐng)域的多步預(yù)測任務(wù)，包括能源管理、金融市場分析、氣象預(yù)測等，擴(kuò)展其應(yīng)用范圍和影響力。5.遷移學(xué)習(xí)與跨行業(yè)應(yīng)用：結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的技術(shù)，模型能夠在一個(gè)領(lǐng)域訓(xùn)練后，遷移到其他領(lǐng)域進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)不同的預(yù)測任務(wù)。6.實(shí)時(shí)預(yù)測與邊緣計(jì)算：在物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的環(huán)境中，模型可以被部署到邊緣設(shè)備，實(shí)時(shí)處理并預(yù)測數(shù)據(jù)流，提高預(yù)測效率和響應(yīng)速度。7.模型可解釋性：引入模型可解釋性方法，如LIME、SHAP等，幫助用戶理解模型的預(yù)測結(jié)果，為決策提供更多的支持。8.模型自動(dòng)化訓(xùn)練與更新：設(shè)計(jì)自動(dòng)化的模型訓(xùn)練與更新系統(tǒng)，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流自動(dòng)觸發(fā)模型重訓(xùn)練，并將新的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，確保模型始終保持最新的性能。項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)關(guān)重要。項(xiàng)目未來改進(jìn)方向項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論本項(xiàng)目設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于Transformer和GRU相結(jié)合的多變量時(shí)間序列多步預(yù)測模型，針對(duì)能源、金融、氣象等領(lǐng)域中的時(shí)間序列預(yù)測問題提出了有效的解決方案。通過結(jié)合Transformer的長程依賴捕捉能力和GRU的時(shí)序記憶處理能力，模型能夠在多步預(yù)測任務(wù)中展現(xiàn)出優(yōu)異的性能。程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn)環(huán)境準(zhǔn)備復(fù)制代碼clear;%清除工作區(qū)中的所有變量遺留數(shù)據(jù)影響后續(xù)操作。復(fù)制代碼warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息解釋：closeall用于關(guān)閉所有打開的圖形窗口，清理當(dāng)前的可視化界面，確保clearvars;%清除工作區(qū)中的所有變量requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','StatisticsandMachineLearningToolbox'};%需要的工具箱列表fori=1:leif~isempty(ver(requiredToolboxes{i}))disp([requiredToolboxes{i},’isinstalled.']);disp([requiredToolboxes{i},’isnotinstalle數(shù)據(jù)準(zhǔn)備window_size=30;%設(shè)置窗口大小為30fori=window_size:length(data)X=[X;data(i-window_size+1:i-1,1:end-1)];%Y=[Y;d解釋：通過設(shè)置窗口大小為30,代碼實(shí)現(xiàn)了時(shí)間序列的滑動(dòng)窗口操作。X存儲(chǔ)過data=fillmissing(data,'linear');%用線性插值填充缺失值outliers=isoutlier(data.Var1);%檢測異常值data.Var1(outliers)=median(data.Var1);%異常值替換為中位數(shù)data.Var1=smooth(data.Var1,5);%使用data.Var1=normalize(data.Var1);%對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化X=data{1:end-1,:};%獲取所有Y=data{2:end,:};%獲取目標(biāo)變量(下一個(gè)時(shí)間步的值)train_size=floor(0.8*size(X,1));%設(shè)置80%為訓(xùn)練集解釋：通過將數(shù)據(jù)集分為80%的訓(xùn)練集和20%的測試集，為模型訓(xùn)練和評(píng)估做準(zhǔn)第二階段設(shè)計(jì)算法sequenceInputLayer(size(X,2))%輸入層，根據(jù)X的列數(shù)確定transformerEncoderLayer(128,8)%Transformer編碼層，輸出維度128,頭數(shù)8gruLayer(64,'OutputMode’,'last')%GRU層，輸出維度64fullyConnectedLayer(1)%全連接層，輸出預(yù)測值options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',50,'MiniBatchSize',32,解釋：使用Adam優(yōu)化器，設(shè)置最大訓(xùn)練周期為50,最小批次大小為32,初始學(xué)習(xí)率為0.001。構(gòu)建模型model=trainNetwork(X_train,Y_train,la第四階段評(píng)估模型在測試集上的性能復(fù)制代碼r2=1-sum((predictions-Y_test).^2)/sum((Y_test-mean(Y_test)).^2);%計(jì)算R2分?jǐn)?shù)解釋：通過計(jì)算多個(gè)指標(biāo)(均方誤差MSE、平均絕對(duì)誤差MAE、R2分?jǐn)?shù))來評(píng)估模型的預(yù)測性能。復(fù)制代碼heatmap(abs(predictions-Y_test));%繪制誤差熱圖解釋：heatmap函數(shù)繪制了預(yù)測值和真實(shí)值之間誤差的熱圖，有助于視覺化誤差復(fù)制代碼residuals=predictions-Y_test;%計(jì)算plot(residuals);%繪制殘差圖解釋：殘差圖展示了預(yù)測值與實(shí)際值之間的差異，有助于診斷模型的偏差。復(fù)制代碼bar([mse,mae,r2]);%繪制性能指標(biāo)柱狀圖%創(chuàng)建文件選擇按鈕uicontrol('Style’,'pushbutton','String',%回調(diào)函數(shù)，用于加載數(shù)據(jù)文件[file,path]=uigetfile('*.csv','選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇iffile~=0%將數(shù)據(jù)傳遞到全局變量或界面元素顯示解釋：使用uigetfile函數(shù)彈出文件選擇框，用戶選擇文件后，%創(chuàng)建學(xué)習(xí)率輸入框learningRateEdit=uicontrol('Style','edit','Position%創(chuàng)建批次大小輸入框batchSizeEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[140,150,100,%創(chuàng)建訓(xùn)練輪次輸入框epochsEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[143.模型訓(xùn)練和評(píng)估按鈕%創(chuàng)建訓(xùn)練按鈕'Position',[100,50,120,40],...%回調(diào)函數(shù)，用于訓(xùn)練模型%獲取用戶輸入的參數(shù)learningRate=str2double(get(lbatchSize=str2double(get(batchSepochs%驗(yàn)證參數(shù)是否合法ifisempty(learningRate)||isempty(batchSize)||isempty(epochs)%開始訓(xùn)練模型model=trainNetwork(X_train,Y_train,layetrainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,'MiniBatch%訓(xùn)練完成后的評(píng)估predictions=predict(modelmse=mean((predictions-Y_test).%創(chuàng)建訓(xùn)練誤差顯示框trainErrorText=uicontrol('Style’,'text','String',’等待訓(xùn)練...',%在訓(xùn)練過程中實(shí)時(shí)更新誤差functionupdateTrainError(error)解釋：updateTrainError函數(shù)實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練誤差，并顯示在GUI界面中，幫助5.模型結(jié)果導(dǎo)出和保存%創(chuàng)建保存模型按鈕'Position',[100,20,120,40],...%回調(diào)函數(shù)，用于保存模型functionsaveModel([file,path]=uiputfile('*.mat','保存模型’);%彈出保存文件框iffile~=0save(fullfile(path,file),'model');msgbox('模型已保存!',’成功’);msgbox('保存失敗!’,'錯(cuò)誤’路徑，則彈出錯(cuò)誤提示解釋：saveButton按鈕用于保存模型，點(diǎn)擊后觸發(fā)saveModel回調(diào)函數(shù)，用戶6.錯(cuò)誤提示和文件選擇回顯使用msgbox進(jìn)行錯(cuò)誤提示，并在界面上顯示用戶選擇的文件路徑。復(fù)制代碼%顯示選擇的文件路徑uicontrol('Style’,'text','String','文件路徑’,'Position',[50,250,filePathText=uicontrol('Style','text','String',’’,'Po解釋：使用uicontrol創(chuàng)建一個(gè)顯示框，展示用戶選擇的數(shù)據(jù)文件路徑。當(dāng)文件為了使GUI布局更加靈活，可以使用Resize事件來動(dòng)態(tài)調(diào)整界面布局。%設(shè)置界面窗口的動(dòng)態(tài)調(diào)整set(gcf,'SizeChange%獲取當(dāng)前窗口的大小height=figPos(4);%獲取窗口高度%根據(jù)窗口大小調(diào)整界面元素的布局set(trainButton,'Position',[widset(saveButton,'Position',[width-第六階段：防止過擬合transformerEncoderLayer(128,8,'WeightRegularizerL2',0.01)%L2gruLayer(64,'OutputMode','last','WeightRegular解釋：通過在transformerEncoderLayer和gruLayer中加入WeightRegularizerL2,使用L2正則化來減少模options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...'ValidationData',{X_val,Y_val},...'ValidationFrequency',10,...'EarlyStopping',true,...解釋：通過設(shè)置ValidationData和EarlyStopp復(fù)制代碼%對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)augmentedData=augmentedImageDatastore(size(X_train),X_train);4.超參數(shù)調(diào)整復(fù)制代碼%交叉驗(yàn)證cv=cvpartition(size(X,1),'KFold',5);%5折交叉驗(yàn)證%訓(xùn)練和評(píng)估模型解釋：通過cvpartition將數(shù)據(jù)集分為5折，在每一折上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，選擇%增加更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型augmentedData=[X_train;X_additional];%將新的數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練集%調(diào)整批次大小、學(xué)習(xí)率等超參數(shù)7.探索更多高級(jí)技術(shù)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等模型，可以與當(dāng)前的cnnLayer=convolution2dLayer(3,16,'Padding','same’);gruLayer=gruLayer(64,'OutputMode','last');layers=[cnnLayer,gruLayer];完整代碼整合封裝requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','fori=1:length(requiredif~isempty(ver(requiredToolboxes{i}))disp([requiredToolboxes{i},’isinstalled.']);disp([requiredToolboxes{i},’isnotinstalled.']);X=[X;data(i-window_size+1:i-1,1:end-1)];%outliersY=data{2:end,:};%獲取目標(biāo)變量(下一個(gè)時(shí)間步的值)transformerEncoderLayer(頭數(shù)8gruLayer(64,'OutputMo%輸入層，根據(jù)X的列數(shù)確定%Transformer編碼層，輸出維度128,%GRU層，輸出維度64fullyConnectedLayer(1)%全連接層，輸出預(yù)測值options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',50,'MiniBatchSize',32,model=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);predictions=predict(model,X_test);%獲取預(yù)測值mse=mean((predictions-Y_test).^2);%計(jì)算均方誤差mae=mean(abs(predictions-Y_tesr2=1-sum((predictions-Y_test).^2)/sum((Ymean(Y_test)).^2);%計(jì)算R2分?jǐn)?shù)heatmap(abs(predictions-Y_test));%繪制誤差熱圖residuals=predictionsbar([mse,mae,r2]);%繪制性能指標(biāo)柱狀圖xticklabels({'MSE','MAE%創(chuàng)建文件選擇按鈕%回調(diào)函數(shù)，用于加載數(shù)據(jù)文件[file,path]=uigetfile('*.csv','選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇iffile~=0data=readtable(fullfile(pat%將數(shù)據(jù)傳遞到全局變量或界面元素顯示msgbox('未選擇文件!','錯(cuò)誤’,'error');%若用戶沒有選擇文件，彈出錯(cuò)誤提示框%創(chuàng)建學(xué)習(xí)率輸入框uicontrol('Style’,'text','String','學(xué)習(xí)率’,'Position',[50,200,80,learningRateEdit=uicontrol('Style','edit','Position'%創(chuàng)建批次大小輸入框uicontrol('Style','text','String','批次大小’,'Position',[50,150,batchSizeEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[140,150,100,%創(chuàng)建訓(xùn)練輪次輸入框uicontrol('Style’,'text','String','迭代次數(shù)’,'Position',[50,100,epochsEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[140%創(chuàng)建訓(xùn)練按鈕'Position',[100,50,120,40],...%回調(diào)函數(shù)，用于訓(xùn)練模型%獲取用戶輸入的參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateEdit,'String'));%獲取學(xué)習(xí)率batchSize=str2double(get(batchSizeEdit,'String’));%獲取批次大小epochs=str2double(get(epochsEdit,'String'));%獲取訓(xùn)練輪次%驗(yàn)證參數(shù)是否合法ifisempty(learningRate)||isempty(batchSize)||isempty(epochs)msgbox('請(qǐng)輸入有效的參數(shù)值!’,'錯(cuò)誤’,'error');%若有參數(shù)為空，彈出錯(cuò)誤框%開始訓(xùn)練模型disp('開始訓(xùn)練模型...');model=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,'MiniBatchS'InitialLearnRate',%訓(xùn)練完成后的評(píng)估predictions