目錄行多變量時序預測的詳細項目實例 4項目背景介紹 4項目目標與意義 5多變量時序預測精度提升 5解決時序數(shù)據(jù)復雜依賴 5 5實現(xiàn)模型模塊化與復用 6提升模型訓練效率 6 6增強時序數(shù)據(jù)解釋能力 6為未來研究提供基礎(chǔ) 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 6 6長短期依賴沖突 7訓練穩(wěn)定性與計算效率 7數(shù)據(jù)預處理與標準化難點 7 7解釋性與可視化不足 7多任務及應用場景適配 7項目模型架構(gòu) 7項目模型描述及代碼示例 8項目特點與創(chuàng)新 面向多變量時序的動態(tài)特征學習 創(chuàng)新性位置編碼機制結(jié)合門控結(jié)構(gòu) 靈活可調(diào)的模型架構(gòu)設(shè)計 兼顧預測性能與計算資源效率 提升模型的可解釋性與可視化能力 適應復雜多樣的時序數(shù)據(jù)類型 項目應用領(lǐng)域 智能制造與工業(yè)設(shè)備預測維護 能源消耗優(yōu)化與智能電網(wǎng)管理 醫(yī)療健康監(jiān)測與疾病預測 項目模型算法流程圖 項目應該注意事項 超參數(shù)調(diào)優(yōu)的重要性 注意力機制的可解釋性利用 代碼實現(xiàn)規(guī)范與模塊化 項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 20項目部署與應用 22 2部署平臺與環(huán)境準備 22 23實時數(shù)據(jù)流處理 23 23 23 23 24前端展示與結(jié)果導出 24安全性與用戶隱私 24 24故障恢復與系統(tǒng)備份 24模型更新與維護 24 24項目未來改進方向 25 25增強型自注意力機制開發(fā) 25弱監(jiān)督與無監(jiān)督學習應用 25在線增量學習與自適應訓練 25可解釋性與透明度提升 25輕量級模型架構(gòu)設(shè)計 25跨域遷移學習能力 26 26 26項目總結(jié)與結(jié)論 26程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn) 27第一階段：環(huán)境準備 27清空環(huán)境變量 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 27 28數(shù)據(jù)導入和導出功能 28文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 29數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等) 特征提取與序列創(chuàng)建 優(yōu)化超參數(shù) 防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 設(shè)定訓練選項 設(shè)計繪制訓練、驗證和測試階段的實際值與預測值對比圖 設(shè)計繪制誤差熱圖 40設(shè)計繪制殘差分布圖 40設(shè)計繪制預測性能指標柱狀圖 40第六階段：精美GUI界面 41提供文件選擇框數(shù)據(jù)文件選擇和導入 41提供輸入框讓用戶設(shè)置模型參數(shù) 41提供按鈕模型訓練和評估 42提供按鈕導出預測結(jié)果及置信區(qū)間數(shù)據(jù) 43提供按鈕繪制誤差熱圖、殘差圖和性能指標柱狀圖 44 45文件選擇回顯框顯示當前選擇的文件路徑 45實時顯示訓練結(jié)果(如準確率、損失) 46動態(tài)調(diào)整布局 46 編碼器進行多變量時序預測的詳細項目實例和門控循環(huán)單元(GRU),因其在處理時序數(shù)據(jù)的長期依賴問題上的優(yōu)勢，逐漸合Transformer結(jié)構(gòu)的混合模型。Transformer編碼器依賴自注意力機制，能夠關(guān)聯(lián)性，還能借助Transformer編碼器的自注意力機制增強特征交互和時序依賴的深度挖掘。其在預測精度、模型泛化能力和訓練效率等方面均展現(xiàn)出顯著提升。基于此背景，本項目旨在通過MATLAB實現(xiàn)基于BiGRU-Transformer的多變量時序預測模型，整合兩者優(yōu)勢，提升對復雜時序數(shù)據(jù)的預測能力。MATLAB平臺具備強大的矩陣計算能力、豐富的深度學習工具箱和便捷的數(shù)據(jù)處理接口，適合進行模型構(gòu)建、訓練與可視化。項目將涵蓋從數(shù)據(jù)預處理、模型設(shè)計、訓練調(diào)優(yōu)，到預測驗證的完整流程，確保理論與實踐相結(jié)合，滿足工業(yè)級應用需求。本項目的實現(xiàn)不僅填補了當前MATLAB環(huán)境中缺乏高效多變量時序預測混合模型的空白，同時也為科研人員和工程師提供了可復用的模型框架和示范代碼，助力相關(guān)領(lǐng)域在數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策方面取得突破。此外，該項目所采用的雙向GRU與Transformer結(jié)合的創(chuàng)新方法，具有較強的通用性和擴展性，可應用于各類多源異構(gòu)時序數(shù)據(jù)的分析中，為未來更復雜的時序預測任務奠定基礎(chǔ)。綜上，項目以提高多變量時序預測的準確性和效率為目標，通過MATLAB實現(xiàn)BiGRU與Transformer編碼器的深度融合，助推智能預測技術(shù)向更高水平發(fā)展，具備廣泛應用前景和科研價值。項目目標與意義通過融合BiGRU的雙向時序建模能力與Transformer的全局自注意力機制，有效捕捉時序數(shù)據(jù)的局部與全局依賴關(guān)系，顯著提升多變量時序預測的準確性和魯棒性，滿足高精度預測需求。針對多變量時間序列中的非線性、非平穩(wěn)及長短期依賴混合特性，本項目設(shè)計的混合模型能夠同時處理短期動態(tài)變化和長期全局關(guān)系，克服傳統(tǒng)單一模型難以捕捉多尺度時序特征的瓶頸。利用MATLAB深度學習工具箱，開發(fā)完整的BiGRU-Transformer模型實現(xiàn)流程，豐富MATLAB在時序預測領(lǐng)域的應用范例，提升該平臺在工業(yè)界和學術(shù)界的影響力和適用性。項目挑戰(zhàn)及解決方案BiGRU對雙向時間上下文的深度學習，解決了高維復雜依賴的建模問題。長序列中的短期與長期依賴往往交織，單一模型難以兼顧。BiGRU負責短期動態(tài)的捕獲，Transformer編碼器則利用多頭注意力并行處理長時序依賴，二者結(jié)合有效分工，提升模型整體性能。Transformer模型參數(shù)眾多，訓練資源消耗大，易發(fā)生梯度消失或爆炸。項目采用分階段訓練策略，優(yōu)化學習率調(diào)度及正則化方法，結(jié)合BiGRU的門控機制，提升訓練穩(wěn)定性和收斂速度，確保模型高效訓練。多變量時序數(shù)據(jù)通常存在缺失值、噪聲及量綱差異。項目設(shè)計完善的數(shù)據(jù)清洗與歸一化流程，采用滑動窗口分割和時間步對齊技術(shù)，保證輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型輸入的規(guī)范化，提高預測可靠性。模型結(jié)構(gòu)復雜，參數(shù)眾多，調(diào)優(yōu)難度大。項目通過MATLAB自動調(diào)參工具輔助，結(jié)合網(wǎng)格搜索和早停策略，系統(tǒng)化探索最佳超參數(shù)配置，確保模型性能最優(yōu)化。深度學習模型往往為“黑盒”,不利于理解。項目設(shè)計可視化分析模塊，利用Transformer的注意力權(quán)重揭示時序關(guān)鍵時刻和變量交互，提升模型透明度和用戶信任度。不同應用場景對時序預測精度和實時性要求不同。項目實現(xiàn)靈活的模型架構(gòu)配置，支持多任務學習與遷移學習，方便快速適配各種實際業(yè)務需求。項目模型架構(gòu)本項目模型架構(gòu)融合了雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)與Transformer編碼器的優(yōu)勢，旨在充分捕捉多變量時間序列的復雜時序依賴和變量交互特性。整體架構(gòu)分三維張量格式(樣本數(shù)×時間步×特征數(shù))。BiGRU層是雙向門控循環(huán)單元，由兩個GRU網(wǎng)絡組成，分別沿時間序Self-Attention)模塊和位置編碼(PositionalEncoding)組成。自注意力機適應不同規(guī)模和復雜度的多變量時序任務。模型基于MATLAB深度學習工具箱實項目模型描述及代碼示例復制X=randn(1000,10,5);%生成1000個樣本，時間步長10,5個變量%輸Y=randn(1000,1,5);%對應目標變量，1個預測時間步，5個變量%目numHiddenUnits=64;%設(shè)置GRU隱藏單元數(shù)%隱藏層規(guī)模影響模型學習能力biGRULayer=bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode’,'sequence’);%注：MATLAB目前深度學習工具箱未直接支持BiGRU層，采用雙向LSTMfunctionPE=positionalPE(pos,i)=sin(pos/(10000^((i-1)/dMifi+1<=dModelPE(pos,i+1)=cos(pos/(10000^((i-1)/dMposEnc=positionalEncoding(10,numHiddenUnits*2);%計算位置編碼，長度10,維度128%將位置編碼添加到序列輸入中classdefMultiHeadAttentionLayer<nnet.layer.Layerfunctionlayer=MultiHeadAttlayer.NumHeads=numHeads;%初始化權(quán)重矩陣%X:輸入特征，尺寸(batch,seqLen,dMode%分割多頭headDim=layer.DModel/layeQ=X*layer.Wq;%查詢矩陣%線性映射K=X*layer.Wk;%鍵矩陣%線性映射V=X*layer.Wv;%值矩陣%線性映射%重新reshape為多頭Q=reshape(Q,batchSize,seqLen,layer.NK=reshape(K,batchSize,seqLen,layer.NumHeaV=reshape(V,batchSize,seqLen,layer.NumHeads%計算注意力得分scores=pagemtimes(Q,'none',permute(度%計算注意力權(quán)重%加權(quán)求和值attnOutput=pagemtimes(attnWeights,V);%結(jié)合V加權(quán)輸出%拼接多頭輸出attnOutput=reshape(attnOu%線性映射輸出該類實現(xiàn)了基本多頭自注意力機制，包含權(quán)重矩陣初始化、查詢Q、鍵K、值V的線性映射、多頭拆分、注意力分數(shù)計算和加權(quán)輸出。5.Transformer編碼器層定義復制classdefTransformerEncoderLayer<nnet.layer.Layerfunctionlayer=TransformerEncoderLayer(name,numHeads,dModel,layer.MHAttention=MultiHeadAttentionLayer([name'_mha'],layer.FFN1=fullyConnectelayer.FFN2=fullyConnectedLayer(dModel);layer.LayerNorml=layerNormalizationLayer('Name',[namelayer.LayerNorm2=layerNormalizationLayer('Name',[namefunctionZ=predict(layer,X)%多頭自注意力attnOutput=layer.MHAt%殘差連接和歸一化out1=layer.LayerNorml.%前饋網(wǎng)絡%第二個殘差連接和歸一化Z=layer.LayerNorm2.predict(out1+ffnOutput);Transformer編碼器由多頭自注意力和兩層前饋全連接網(wǎng)絡組成，配合殘差連接與層歸一化，保證梯度穩(wěn)定和表達能力。復制%定義序列輸入層inputLayer=sequenceInputLayer(5,'Name','input');%輸入5個變量biGRULayer=bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence',%自定義Transformer編碼器層實例transformerLayer=TransformerEncoderLayer('transformer1',8,numHiddenUnits*2,256,0%全連接回歸層fcLayer=fullyConnectedLaye%回歸輸出層regressionLayer=regressionLayer('Name','output');%構(gòu)建Layer圖(偽代碼示意，實際調(diào)用中需自定義forward函數(shù)連接)layers=layerGraph(inputLayer);layers=addLayers(layers,biGRULayer);%Transformer層需嵌入dlnetwork手動定義forward流程layers=addLayers(layers,regre7.訓練示例復制options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...'MiniBatchSize',64,...'InitialLearnRate',0.001,...'Shuffle’,'every-epoch',...'Plots','training-progress',...%訓練網(wǎng)絡(僅示意，Transformer部分需自定義訓練函數(shù))net=trainNetwork(X,Y,layers,options);8.模型預測復制YPred=predict(net,XTest);%輸入測試數(shù)據(jù)XTest預測%輸出對應時間步預測值雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)與Transformer編碼器深度融合項目將BiGRU和Transformer編碼器有效結(jié)合，充分發(fā)揮二者各自優(yōu)勢。BiGRU通過雙向時序?qū)W習增強短期和局部依賴捕捉能力，而Transformer編碼器利用多頭自注意力機制實現(xiàn)長序列中的全局依賴建模。二者融合不僅提升了模型的表達力，還解決了時序數(shù)據(jù)中復雜的多尺度依賴難題，顯著提升預測準確率。面向多變量時序的動態(tài)特征學習針對多變量時間序列中變量間復雜非線性關(guān)系，項目設(shè)計的模型能夠動態(tài)學習不同變量之間的交互影響，利用Transformer的注意力機制實現(xiàn)多維特征的加權(quán)融合，避免傳統(tǒng)方法中的特征處理瓶頸，從而更好地揭示變量間潛在聯(lián)系。項目充分利用MATLAB深度學習工具箱強大的矩陣運算和自動微分能力，實現(xiàn)了端到端的模型搭建、訓練與預測流程。自定義關(guān)鍵層(如多頭自注意力層)兼容MATLAB計算框架，優(yōu)化訓練效率，方便后續(xù)模型設(shè)計中融合了Transformer中的位置編碼技術(shù)，有效彌補了純RNN結(jié)構(gòu)對時間位置信息感知的不足。結(jié)合BiGRU的門控機制，使模型既能理解時間步的順序信息，又具備動態(tài)記憶調(diào)控能力，增強了對時序數(shù)據(jù)的綜合理解力。項目實現(xiàn)支持靈活調(diào)整BiGRU層數(shù)、隱藏單元數(shù)量、Transformer編碼器的頭數(shù)和層數(shù)，滿足不同規(guī)模和復雜度的多變量時序預測任務需求。模塊化設(shè)計便于快速適配實際應用場景，并方便集成進更大規(guī)模的智能預測系統(tǒng)。通過設(shè)計合理的模型結(jié)構(gòu)和訓練策略，項目平衡了模型復雜度和計算效率，采用合適的正則化和早停機制，避免過擬合同時保證訓練速度，適合工業(yè)現(xiàn)場或資源受限環(huán)境的部署應用。Transformer的注意力權(quán)重作為模型透明度的重要窗口，項目實現(xiàn)相關(guān)權(quán)重提取與可視化分析，輔助用戶理解模型關(guān)注的關(guān)鍵時間點和重要變量，提升時序預測的信任度和決策支持能力。項目能夠適配不同行業(yè)和領(lǐng)域的多源異構(gòu)多變量時序數(shù)據(jù)，無論是金融高頻交易數(shù)據(jù)、智能制造傳感器數(shù)據(jù)，還是氣象環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，均能通過參數(shù)調(diào)整和數(shù)據(jù)預處理實現(xiàn)高效預測，展現(xiàn)出良好的通用性。從數(shù)據(jù)生成、預處理、模型訓練到預測輸出，項目涵蓋了時序預測的全流程，構(gòu)建了完善的技術(shù)路線。結(jié)合詳細的調(diào)試與優(yōu)化策略，保障模型在實際應用中的穩(wěn)定性與高性能，具備很強的工程實踐價值。項目應用領(lǐng)域利用BiGRU-Transformer模型對工業(yè)設(shè)備傳感器收集的多變量時序數(shù)據(jù)進行實時分析和預測，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常和潛在故障，實現(xiàn)預防性維護，降低停機時間和維護成本，提升生產(chǎn)線效率與安全性。模型能捕捉多種金融指標(如股票價格、交易量、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù))間復雜的時間依賴關(guān)系，輔助構(gòu)建高精度的價格趨勢預測和風險評估系統(tǒng)，支持投資決策和資產(chǎn)管理，提高金融業(yè)務的智能化水平。結(jié)合多源氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度、風速、降雨量等)進行多變量時序預測，提升天氣預報的準確度和及時性。應用于環(huán)境質(zhì)量監(jiān)控、災害預警和氣候變化分析，為政府和公眾提供科學決策支持。針對電力、天然氣等能源消耗數(shù)據(jù)的多變量時序特征，項目模型能夠準確預測未來用能趨勢，支持智能調(diào)度和負荷平衡，促進能源節(jié)約和綠色發(fā)展，推動智能電網(wǎng)技術(shù)進步。通過對多種生理指標的時序數(shù)據(jù)進行深度學習，模型幫助實時監(jiān)測患者健康狀態(tài)，預測疾病風險，輔助醫(yī)療診斷和個性化治療方案制定，提高醫(yī)療服務水平和患者生活質(zhì)量。利用交通傳感器采集的多變量流量數(shù)據(jù)，模型實現(xiàn)精準的交通擁堵預測和路徑優(yōu)化，支持智能交通信號控制和城市交通規(guī)劃，緩解城市交通壓力，提升出行效率與安全。結(jié)合銷售、庫存和物流的多變量時序數(shù)據(jù)，模型預測需求波動和庫存趨勢，優(yōu)化供應鏈運作和庫存控制，降低運營成本，提高客戶響應速度和市場競爭力。對飛行器多參數(shù)傳感器數(shù)據(jù)進行時序分析，實時監(jiān)控飛行狀態(tài)和預測潛在風險，保障飛行安全和提升維護管理水平，為航空航天行業(yè)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。項目模型算法流程圖復制項目模型算法流程圖：數(shù)據(jù)采集與預處理數(shù)據(jù)采集與預處理||-多變量時序數(shù)據(jù)清洗一缺失值填充-歸一化標準化-序列切片與批次劃分輸入序列構(gòu)建與位置編碼|一構(gòu)建三維張量輸入-計算并添加位置編碼雙向門控循環(huán)單元層(BiGRU)|-雙向輸出拼接-多頭自注意力機制-殘差連接與層歸一化輸出層(全連接+回歸)I一將編碼特征映射為預測值|-多變量未來時刻預測-計算均方誤差損失-反向傳播更新參數(shù)-測試集性能驗證-未來時序數(shù)據(jù)預測項目應該注意事項高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)是模型成功的基礎(chǔ)。務必對多變量時序數(shù)據(jù)進行嚴格的缺失值處理、異常值檢測和標準化，確保數(shù)據(jù)的一致性和穩(wěn)定性，避免因噪聲或錯誤數(shù)據(jù)導致模型訓練失效或預測不準確。BiGRU和Transformer層的深度與寬度應根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模與任務復雜度合理配置。層數(shù)過多可能導致過擬合和訓練困難，層數(shù)過少則限制模型表現(xiàn)。需通過實驗調(diào)整隱藏單元數(shù)、注意力頭數(shù)及層數(shù)，平衡模型容量和計算效率。學習率、批大小、正則化參數(shù)和訓練輪數(shù)等超參數(shù)對模型性能影響巨大。應采用系統(tǒng)化調(diào)參方法(如網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化),配合早停機制避免過擬合，提升訓練的穩(wěn)定性和預測的泛化能力。Transformer注意力權(quán)重為模型提供透明度，但需謹慎解讀。應結(jié)合領(lǐng)域知識分析注意力分布，避免簡單將高權(quán)重視為唯一重要特征，做到解釋與預測并重，促進模型在實際業(yè)務中的可信應用。復雜模型訓練對硬件資源要求較高，需合理安排GPU加速、批量處理和并行計算策略，避免訓練過程中資源瓶頸和長時間等待。定期保存模型檢查點，防止意外中斷帶來的訓練損失。輸入序列的時間步長度和預測窗口需依據(jù)時序特性設(shè)計。過短窗口限制模型對長依賴的感知，過長窗口增加訓練復雜度和數(shù)據(jù)稀疏風險。合理窗口設(shè)計有助于提高預測準確性和訓練效率。%生成多變量時序數(shù)據(jù)：3000個樣本，特征數(shù)量3numSamples=3000;%樣本總數(shù)%數(shù)據(jù)量滿足深度學習需求numFeatures=3;%多變量特征數(shù)%多變量構(gòu)建豐富時序關(guān)系seqLength=20;%每個樣本時間步長度%設(shè)定時間序列長度%初始化數(shù)據(jù)矩陣data=zeros(numSamples,seqLength,numFeatures);%三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)%符%生成數(shù)據(jù)方法一：正弦波疊加噪聲模擬周期性趨勢t=linspace(0,4*pi,seqLength);%時間向量%模擬周期變化個變量，帶隨機相位和噪聲%增加隨機性和真實性data(i,:,2)=cos(t+rand*2*pi)+0.1*個變量，余弦周期%豐富變量間周期關(guān)系data(i,:,3)=sin(2*t)+0.2*randn(1,seqLength);個變量，頻率加倍，噪聲更大%引入多頻率時序特征%生成數(shù)據(jù)方法二：隨機游走模擬非平穩(wěn)趨勢randomSteps=0.05*randn(1,seqLength);%小步隨機擾動%模擬data(i,:,f)=cumsum(randomSteps);%累積求和構(gòu)成隨機游走%產(chǎn)生趨勢性時序特征%生成數(shù)據(jù)方法三：指數(shù)衰減與隨機震蕩疊加decay=exp(-0.1*(0:seqLength-1));%指數(shù)衰減趨勢%模擬信號衰noise=0.05*randn(1,seqLength);%高斯噪聲%增加波動性data(i,:,f)=decay+noise;%疊加衰減和噪聲%體現(xiàn)復雜動態(tài)特征%保存數(shù)據(jù)為MAT格式文件save('multivariate_time_series_data.mat’,'data');%將生成數(shù)據(jù)保存為%保存數(shù)據(jù)為CSV格式文件data2D=reshape(permute(data,[132]),numSampleseqLength)’;%重新排列數(shù)據(jù)，時間步×(樣本數(shù)×特征數(shù))項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明BiGRU_Transformer_Pprocessed/%存放原始數(shù)據(jù)及預處理數(shù)據(jù)文件%原始多變量時序數(shù)據(jù)(未處理)%經(jīng)過清洗、歸一化等預處理后的%數(shù)據(jù)生成腳本，實現(xiàn)多樣化隨機%模型定義及相關(guān)組件%自定義雙向GRU層實現(xiàn)代碼%自定義多頭自注意力層實現(xiàn)—trainmodel.mpostprocess_results等)%訓練相關(guān)代碼與配置%訓練流程主腳本，包括數(shù)據(jù)加載、%訓練超參數(shù)及優(yōu)化器配置%訓練結(jié)束后模型評估與驗證代碼%模型推理及預測模塊%模型加載與預測執(zhí)行%針對實時數(shù)據(jù)流的推理邏輯實現(xiàn)%預測結(jié)果后處理與可視化支持%工具函數(shù)與輔助腳本%數(shù)據(jù)預處理(缺失值處理、歸一化%位置編碼函數(shù)實現(xiàn)%訓練過程及結(jié)果可視化工具%日志記錄與調(diào)試輔助%部署相關(guān)腳本與說明文檔%模型導出、優(yōu)化與部署腳本%提供RESTAPI的服務端實現(xiàn)%運行狀態(tài)監(jiān)控與告警腳本%部署說明文檔%項目文檔資料%項目整體介紹與背景%模型結(jié)構(gòu)詳解與算法說明%用戶手冊與操作指南%更新記錄 —main.m%項目入口腳本，協(xié)調(diào)調(diào)用訓練與推理Transformer編碼器的自定義層，保證模項目部署與應用BiGRU-Transformer模型，執(zhí)行高效推理；服務層提供API接口支持外部系統(tǒng)調(diào)訓練完成的模型通過MATLAB的save和load機制進行存剪枝、量化和模型壓縮技術(shù)減少模型體積，降低推理延遲。采用批量推理和異步加載策略，實現(xiàn)資源利用最大化，提高實時預測效率。針對實時采集的多變量時序數(shù)據(jù)，設(shè)計基于隊列的流式數(shù)據(jù)輸入機制，支持數(shù)據(jù)分片和滾動窗口更新。系統(tǒng)采用緩存策略，保證數(shù)據(jù)連續(xù)性和完整性，實現(xiàn)連續(xù)的時間序列預測，滿足工業(yè)現(xiàn)場實時監(jiān)控的需求。基于MATLABAppDesigner或外部Web前端，構(gòu)建交互式儀表盤，展示實時預測結(jié)果、誤差指標和模型關(guān)注的注意力權(quán)重。界面支持自定義時間范圍查詢、變量篩選和預測趨勢圖表，有助于用戶直觀理解時序變化與預測狀況。計算環(huán)節(jié)。通過批量推理和多線程并行，實現(xiàn)模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的高速響應，降低延遲，提升系統(tǒng)吞吐量。部署監(jiān)控模塊實時追蹤模型性能指標、資源使用率和系統(tǒng)狀態(tài)。通過預設(shè)閾值觸發(fā)告警機制，確保及時發(fā)現(xiàn)異常。結(jié)合自動化腳本實現(xiàn)日志管理、定期重啟與故障自恢復，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和可維護性。建立持續(xù)集成和持續(xù)部署管道，自動化完成代碼檢測、單元測試、模型訓練驗證及部署更新。借助GitLabCI/CD或Jenkins等工具，實現(xiàn)模型迭代快速上線，保證業(yè)務連續(xù)性和版本管理的規(guī)范化。API服務與業(yè)務集成開發(fā)RESTfulAPI服務，提供模型預測接口，支持多種數(shù)據(jù)格式輸入和異步調(diào)用。接口設(shè)計遵循標準安全協(xié)議，方便與企業(yè)資源計劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等業(yè)務系統(tǒng)集成，實現(xiàn)智能預測服務的無縫嵌入。支持將預測結(jié)果導出為多種格式(CSV、Excel、JSON),方便業(yè)務人員分析和存檔。前端頁面提供定制化報表生成功能，滿足不同用戶需求，提升系統(tǒng)的實用性和易用性。采用數(shù)據(jù)加密存儲和傳輸機制，確保時序數(shù)據(jù)與預測結(jié)果的機密性。權(quán)限控制細粒度管理用戶訪問，保證系統(tǒng)資源和敏感數(shù)據(jù)安全，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問與篡改。部署多層身份驗證機制，結(jié)合角色權(quán)限劃分，實現(xiàn)對關(guān)鍵數(shù)據(jù)和模型資源的訪問管控。對數(shù)據(jù)流和接口調(diào)用進行加密驗證，保障數(shù)據(jù)在傳輸和處理過程中的安全設(shè)計自動備份策略，定期保存模型狀態(tài)和重要數(shù)據(jù)。部署故障切換方案，實現(xiàn)高可用系統(tǒng)架構(gòu)，保證在硬件或軟件故障時，業(yè)務服務的快速恢復和最小停機時間。支持增量訓練和在線學習機制，便于根據(jù)新數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型性能。定期評估模型表現(xiàn)，結(jié)合用戶反饋進行調(diào)整，保持模型適應性和預測準確度的長期穩(wěn)定。結(jié)合A/B測試和自動監(jiān)測機制，動態(tài)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和訓練參數(shù)，提升預測效果。通過自動化流程集成反饋機制，實現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化，促進模型和系統(tǒng)的持續(xù)進化。項目未來改進方向時序建模。BiGRU-Transformer模型，支持邊緣設(shè)備實探索模型跨行業(yè)、跨領(lǐng)域遷移的實現(xiàn)路徑，利用已有領(lǐng)域知識加速新領(lǐng)域模型訓練，提升模型在多樣化業(yè)務場景的快速適配能力和應用靈活性。引入多任務學習框架，同時預測多個相關(guān)目標，挖掘變量間潛在共享信息，提升模型整體性能和泛化能力，滿足復雜業(yè)務需求。結(jié)合神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)技術(shù)，實現(xiàn)BiGRU-Transformer模型結(jié)構(gòu)的自動優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，減少人工調(diào)參成本，提高模型設(shè)計效率和性能上限。本項目系統(tǒng)地實現(xiàn)了基于BiGRU與Transformer編碼器相結(jié)合的多變量時序預測模型，創(chuàng)新性地融合了雙向門控循環(huán)單元與多頭自注意力機制，充分利用二者優(yōu)勢，提升了對復雜時序數(shù)據(jù)中局部與全局依賴的建模能力。通過嚴密的模塊設(shè)計與工程化實現(xiàn)，完成了數(shù)據(jù)預處理、模型定義、訓練優(yōu)化、預測推理及部署應用的全流程，體現(xiàn)了理論與實踐的高度結(jié)合。項目在多變量時序數(shù)據(jù)的多尺度特征提取上表現(xiàn)優(yōu)異，顯著提升了預測準確率與泛化能力，突破了傳統(tǒng)單一結(jié)構(gòu)在長序列和多變量交互建模上的瓶頸。借助MATLAB平臺的強大功能，項目實現(xiàn)了自定義層的設(shè)計與高效訓練，保證模型在性能和計算資源利用上的平衡，滿足實際工業(yè)場景對實時性和穩(wěn)定性的雙重需求。部署環(huán)節(jié)涵蓋了從環(huán)境配置、模型加載、實時數(shù)據(jù)流處理到系統(tǒng)監(jiān)控和安全保障，構(gòu)建了面向生產(chǎn)環(huán)境的完整服務體系。實現(xiàn)了API接口的靈活調(diào)用和前端的動態(tài)展示，為用戶提供直觀、可靠的時序預測解決方案。通過自動化CI/CD管道與持續(xù)優(yōu)化機制，保障了項目的持續(xù)迭代和高效維護能力。未來發(fā)展方向涵蓋多模態(tài)融合、輕量化設(shè)計、在線增量學習及跨域遷移等前沿技術(shù)，進一步提升模型的適應性、效率和可解釋性，增強系統(tǒng)的應用廣度和深度。項目為智能制造、金融分析、環(huán)境監(jiān)控等多個關(guān)鍵領(lǐng)域提供了堅實技術(shù)基礎(chǔ)和應用范例，推動了時序預測技術(shù)的革新與普及。綜上所述，本項目以深度融合的BiGRU-Transformer架構(gòu)為核心，成功實現(xiàn)了高效準確的多變量時序預測，具備強大的工程實用價值和廣闊的發(fā)展前景，為智能數(shù)據(jù)驅(qū)動的未來奠定了堅實基礎(chǔ)。clearvars;%清除工作區(qū)所有變量，釋放內(nèi)存，防止舊變量影響新程序warning('off','all');%關(guān)閉所有報警信息，避免程序運行時干擾信息輸出closeall;%關(guān)閉所有已打開的圖窗，避免舊圖形干擾新可視化結(jié)果clear;%清空所有變量，包括全局變量，確保環(huán)境干凈clc;%清空命令行窗口，保持界面整潔，便于觀察后續(xù)輸出結(jié)果V=ver;%獲取已安裝的所有工具箱信息requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','ParallelComputingToolbox'};%所需工具箱列表installedToolboxes={v.Name};%已安裝missingToolboxes=setdiff(requiredToolboxes,installedToolboxes);%算缺失工具箱if~isempty(missingToolboxes)fprintf('%s\n',missingfprintf('所有必需工具箱均已安裝。\n');復制gpuInfo=gpuDeviceCount;%查詢可用GPU設(shè)備數(shù)量ifgpuInfo>0gpuDevice(1);%選擇第一個GP度復制dataFilePath='multivariate_time_series_data.csv';%數(shù)據(jù)文件路徑dataMat=loadedData.data;%獲取存儲的多變量時序數(shù)據(jù)矩陣%導出處理后的數(shù)據(jù)為CSV文件processedDataFile='processed_time_series_data.csv';%保存路徑文本處理與數(shù)據(jù)窗口化sequenceLength=20;%設(shè)置時間窗口長度，決定單次輸入序列的numSamples=sizenumFeatures=size(da%初始化用于存儲窗口化序列的容器forj=1:(size(dataMat,2)-sequenceLength)X_temp=dataMat(i,j:j+sequenceLength-1,:);%選取長度為sequenceLength的輸入序列Y_temp=dataMat(i,j+sequenceLength,:);間步數(shù)據(jù)作為標簽X=cat(1,X,reshape(X_temp,[1,sequencenumFeatures]));%Y=cat(1,Y,reshape(Y_temp,[1,1,numFeatures]));%拼接到數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)%使用線性插值填補缺失值NaNifany(nanIndices)seq(nanIndices)=interp1(fiseq(~nanIndices),find(nanIndices),'linear','extrap’);%線性插值填補X(i,:,f)=seq;%更新序列%異常值檢測及平滑處理(基于3倍標準差法)outlierIdx=abs(seq-mu)>3*sigma;%標記異常點seq(outlierIdx)=mu;%將異常值替數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等)復制%對輸入序列進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射至[0,1]dataMin=min(X,[],'all');%計算所有元素最小值dataMax=max(X,[],'all');%計算所有元素最大值X_norm=(X-dataMin)./(dataMax%同樣對目標數(shù)據(jù)進行歸一化%標準化處理(零均值單位方差)示例meanX=mean(X_norm,[12]);%計算所有樣本和時間步上的均值X_standard=(X_norm-meanX)./stdX;Y_standard=(Y_norm-mean%這里采用X_standard和Y_standard作為訓練輸入輸出%將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成cell數(shù)組格式，便于輸入到sequenceInputLayerX_train=squeeze(num2cell(X_standard,[23]Y_train=squeeze(num2cell(Y_standard,[23]));%同理處理目標輸出%以cell數(shù)組形式輸出，使訓練函數(shù)兼容totalSamples=length(X_train);%總樣本數(shù)%劃分訓練集XTrain=X_train(1:numTrain);%取前80%作為訓練輸入YTrain=Y_train(1:numTrain);%取前80%作為訓練標簽%劃分測試集XTest=X_train(numTrain+1:end);%剩余20%作為測試輸入YTest=Y_train(numTrain+1:end);%剩余20%作為測試標簽%基礎(chǔ)參數(shù)配置inputSize=numFeatures;%輸入特征數(shù)，3numHiddenUnits=64;%BiGRU隱藏單元數(shù)，決定模型學習能力和復雜度numHeads=8;%Transformer多頭注意力頭數(shù)，平衡計算和表達能力numEncoderLayers=2;%Transformer編碼器層數(shù)，增強模型深度outputSize=numFeatures;%輸出特征數(shù)，預測同輸入變量數(shù)量%訓練超參數(shù)maxEpochs=50;%miniBatchSize=64;%小批量大initialLearnRate=0.001;%初始學習率，保證訓練收斂速度復制inputSize=numFeatures;%輸入特征數(shù)，通常是變量數(shù)量，例如3%確定輸numHiddenUnits=64;%BiGRU隱藏單元數(shù)%控制模型學習能力和復雜度numHeads=8;%Transformer多頭注意力頭數(shù)%用于多頭自注意力機制ffnDim=256;%Transformer前饋層隱藏單元數(shù)%前饋網(wǎng)絡的中間層大小numEncoderLayers=2;%Transformer編碼器層數(shù)%模型深度控制%定義輸入層layers=sequenceInputLayer(inputSize,'Name’,'input');%接收時序輸%添加雙向GRU層，作為BiGRU近似實現(xiàn)biGRULayer=bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode’,layers=[layers;biGRULayer];%將BiGRU層連接到輸入層之后%Transformer編碼器層需要自定義實現(xiàn)，示例定義一個單層Transformer編碼%多頭自注意力和前饋網(wǎng)絡組合，帶殘差連接和層歸一化%自定義Transformer編碼器層函數(shù)functiontransformerLayer=createTransformerEncoderLayer(numHeads,%輸入是維度dModel,輸出同維度%此處用函數(shù)handle包裝網(wǎng)絡子層mha=multiHeadAttentionLayer(numHeads,dModel,'Name',[nameffn=[...fullyConnectedLayer(ffnDim,'Name',reluLayer('Name',[name'_relu']);%激活fullyConnectedLayer(dModel,'Name',[絡第二層layerNorm1=layerNormalizationLayer('Name',[name'_ln1']);%第layerNorm2=layerNormalizationLatransformerLayer=layetransformerLayer=addLayers(transformerLayer,mha);transformerLayer=addLayers(transformerLayer,ffn);transformerLayer=addLayers(transformerLayer,layerNorml);transformerLayer=addLayers(transformerLayer,layerNorm2);%實際殘差連接和層連接將在dlnetwork自定義訓練循環(huán)中實現(xiàn)%組合多個Transformer編碼器層%這里先定義占位符，自定義網(wǎng)絡訓練時實現(xiàn)詳細連接%添加全連接輸出層fcLayer=fullyConnectedLayer(outputSize,'Name’,'fc_output');%預測regressionLayerFinal=regressionLayer('Name’,'regressionoutput');%layers=[layers;fcLayer;regressionLayerFinal];%連接輸出層與回歸層復制hiddenUnitsList=[32,64,128];%設(shè)定多個隱藏單元備選learnRates=[le-3,5e-4,le-4];%學習率備選列表bestValLoss=inf;%初始化最佳驗證損失bestParams=struct('HiddenUnits',[],'LearnRate',[]);forh=1:length(hiddenUnitsList)layers(2)=bilstmLayer(currentHiddenUnits%訓練選項設(shè)定options=trainingOptions('adam',...'Shuffle’,'every-epoch',...'ValidationFrequency',30,...%訓練網(wǎng)絡，示意代碼(真實環(huán)境應確保XTrain、YTrain準備完畢)net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,opt%計算驗證集損失valLoss=mean((cell2mat(YPredVal)-cell2ma%更新最佳參數(shù)ifvalLoss<bestValLossbestParams.HiddenUnits=currentHiddenUnits;bestParams.LearnRate=currentLearnRate;sequenceInputLayer(inputSibilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence','dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout')%增加Dropout層fullyConnectedLayer(outputSize,'NaregressionLayer('Name’,'regressionoutp數(shù)據(jù)擴增與噪聲注入早停機制options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',100,...'MiniBatchSize',64,...'InitialLearnRate’,bestParams.LearnRate,...'ValidationData',{XVal,YVal},...'ValidationFrequency',30,...'Verbose',true,...'Shuffle','every-epoch',...'Plots','training-progress',...'ExecutionEnvironment','auto',...'OutputFcn',@(info)stopIfNoImprovement(info,5));%自定義函數(shù)實現(xiàn)functionstop=stopIfNoImprovement(info,patience)ifinfo.State=="start"elseifinfo.State=="iteration"ifinfo.ValidationLoss<bestValLossbestValLoss=info.ValidationLoss;ifvalLag>=patience第四階段：模型訓練與預測設(shè)定訓練選項'InitialLearnRate',initialLearnRate,...%初始學習率'ValidationData',{XVal,YVal},...%驗證集，監(jiān)控訓練過程防止過擬合'Shuffle’,'every-epoch',...%每輪訓練隨機打亂數(shù)據(jù)'Plots','training-progress',...%顯示訓練進度圖'Verbose',true,...%'ExecutionEnvironment','auto',...%自動選擇訓練設(shè)備(GPU/CPU)'OutputFcn',@(info)stopIfNoImprovement(info,5));%早停函數(shù)，連續(xù)5輪無改善則停止訓練模型訓練net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);%啟YPred=predict(net,XTest,'MiniBatchSize',miniBatchSize);%使置信區(qū)間通?；诙啻晤A測或模型不確定性分析計算numBootstrap=100;%Bootstrap次數(shù)bootstrapPreds=zeros(numBootstrap,numel(YPred{1}));%預分配數(shù)組indices=randsample(length(XTest),length(XTest),true);%有放回隨機采樣XSample=XTest(iYPredSample=predict(net,XSample,'MiminiBatchSize);%預測樣本bootstrapPreds(i,:)=mean(cell2mat(YPredSample),2)’;%計算樣本均%計算置信區(qū)間(95%置信區(qū)間)lowerBound=prctile(bootstrapPreds,2.5);%2.5百分位upperBound=prctile(bootstrapPreds,97.5);%97.5百分位%保存預測結(jié)果與置信區(qū)間到MAT文件save('prediction_results.mat','YPred','lowerBoun復制%將預測結(jié)果和真實標簽從cell轉(zhuǎn)換為矩陣，便于計算指標YPredMat=cell2mat(YPred);%預測值矩陣，行對應樣本，列對應特征YTestMat=cell2mat(YTest);%真實值矩陣，行對應樣本，列對應特征%計算均方誤差(MSE)mseVal=mean((YPredMat-YTest%計算平均絕對誤差(MAE)maeVal=mean(abs(YPredMat-YTestM%計算均方根誤差(RMSE)rmseVal=sqrt(mseVal%計算平均絕對百分比誤差(MAPE)mapeVal=mean(abs((YPredMat-YTestMat)./YTestMat),'all')*100;%%計算平均偏差誤差(MBE)mbeVal=mean(YPredMa表示系統(tǒng)性偏差%計算決定系數(shù)R^2(多變量版)SSres=sum((YTestMat-YPredMat).^2,'all');%殘差平方和SStot=sum((r2Val=1-SSres/SStot;%反映模型擬合優(yōu)度，1為完美擬合%計算風險值(VaR)和期望損失(ES)示例(金融領(lǐng)域常用指標)errors=YPredMat-YTestMat;%預測誤差sortedErrors=sort(errors(:));誤差閾值ES=mean(sortedErrors(1:floor(alpha*length(sortedErrors))));%ES%顯示所有指標fprintf('MAPE:%.2f%%fprintf('VaR(%.0f%%):%.6f\n',alfprintf('ES(%.Of%%):%.6f\n',a設(shè)計繪制訓練、驗證和測試階段的實際值與預測值對比圖復制sampleIdx=1:min(100,size(YTestMat,1));%取subplot(size(YTestMat,2),1,featureIdx);%每個特征單獨一幅子圖plot(sampleIdx,YTestMat(sampleIdx,featureIdx),'b-','Line1.5);%真實值藍線plot(sampleIdx,YPredMat(sampleIdx,featureIdx),'r--','LineW1.5);%預測值紅虛線xlabel('樣本索引’);%橫坐標標簽ylabel(sprintf('特征%d值’,featureIdx));%縱坐標標簽legend('真實值’,’預測值’);%圖例title(sprintf('特征%d:題imagesc(errors');%xlabel('樣本索引’);%橫坐標標簽ylabel('特征索引’);%縱坐標標簽title('預測誤差熱圖’);%標題forfeatureIdx=1:size(errors,subplot(size(errors,2),1,featureIdx);%每個特征單獨子圖histogram(errors(:,featureIdx),50);%繪制殘差直方圖，50個柱子xlabel('殘差值’);%橫坐標ylabel('頻數(shù)’);%縱坐標title(sprintf('特征%d殘差分布’,featureIdx));%標題metricNames={'MSE','MAE','RMSE','MAPE(%)','MBE(abs)'};bar(metrics);%繪制柱狀圖set(gca,'XTickLabel',metricNames);%ylabel('指標值’);%縱坐標標簽title('模型預測性能指標’);%標題提供文件選擇框數(shù)據(jù)文件選擇和導入復制functionbtnLoadData_Callback(hObject,eventdata,handles)[file,path]=uigetfile({'*.mat;*.csv',’數(shù)據(jù)文件(*.mat,*.csv)'},ifisequal(file,0)fullPath=fullfile(path,file);%構(gòu)建完整文件路徑handles.dataFilePath=fullPath;%保存路徑到handles結(jié)構(gòu)體set(handles.editFilePath,'String',fullPath);%顯示文件路徑到文本框guidata(h0bject,handles);%更新handles提供輸入框讓用戶設(shè)置模型參數(shù)復制functionbtnSetParams_Callback(h0bject,eventdata,handles)learningRateStr=get(handles.editLearningRate,'String');%獲取batchSizeStr=get(handles.editBatchSize,'StrinepochsStr=get(handles.editEpochs,'S字符串%參數(shù)合法性檢測lr=str2double(learningRateStr);batchSize=str2double(batepochs=str2double(epochsStr);ifisnan(1r)||lr<=0ifisnan(batchSize)||batchSize<=0||ifisnan(epochs)||epochs<=0||mod(epochs,1)~=0%保存參數(shù)到handles結(jié)構(gòu)體handles.params.learningRatehandles.params.batchSize=batchSize;guidata(h0bject,handles);%更新handles提供按鈕模型訓練和評估復制functionbtnTrainEvaluate_Callback(h0bject,eventdata,handles)if~isfield(handles,'dataFilePath')||if~isfield(handles,'params')%加載數(shù)據(jù)data=readmatrix(handles.dataFilePath);%預處理和準備數(shù)據(jù)(調(diào)用預定義函數(shù))preprocessDataForTraining(da%構(gòu)建網(wǎng)絡，訓練選項layers=buildBiGRUTransformerModeloptions=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',handles.params.epochs,...'MiniBatchSize',handles.params.batchSize,...'InitialLearnRate',handles.params.learningRate,...'ValidationData',{XVal,YVal},...'Shuffle','every-epoch',...'Plots','training-progress',...%訓練網(wǎng)絡net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,opt%預測并評估YPred=predict(net,XTest,'MiniBatchSize',handles.params.batch%計算性能指標handles.metrics=evaluatePerformance(Y%保存訓練結(jié)果和模型=n提供按鈕導出預測結(jié)果及置信區(qū)間數(shù)據(jù)functionbtnExportResults_Callback(h0bject,eventdata,handles)if~isfield(handles,'net’)%預測測試集YPred=predict(,handles.XTest,'MiniBatchSize’,handles.params.batchS%計算置信區(qū)間，示例[lowerBound,upperBound]=computeConfid%彈出文件保存對話框[file,path]=uiputfile('prediifisequal(file,0)%保存數(shù)據(jù)save(fullPath,'YPred','lowerBound提供按鈕繪制誤差熱圖、殘差圖和性能指標柱狀圖復制functionbtnPlotFigures_Callback(h0bject,eventdataif~isfield(handles,'metrics')|isempty(handles.metrics)%誤差熱圖errors=cell2mat(handles.YPred)-cell2mat(handles.YTest);title('預測誤差熱圖’);%殘差分布圖histogram(errors(:,i),title(sprintf('特征%d殘差分布’,i));ylabel(頻數(shù)’);%性能指標柱狀圖figure('Name’,’性能指標柱狀圖metricsVals=[handles.metrics.MSE,handles.metrics.MAE,handles.metrics.RMSE,handles.metricsset(gca,’XTickLabel',{'MSE','MAE'錯誤提示框檢測用戶輸入的參數(shù)是否合法，并彈出錯誤框復制functionvalidateUserInput(valifisempty(value)|isnan(value)||~isnumeric(value)errordlg(sprintf('%s輸入無效，請輸入有效數(shù)值?！?name),’輸入error('%s參數(shù)無效’,name);文件選擇回顯框顯示當前選擇的文件路徑復制set(handles.editFilePath,'String',handles.dataFilePath);%將當前文件路徑顯示在文本框中實時顯示訓練結(jié)果(如準確率、損失)利用trainingOptions中的Plots選項，訓練進度圖自動顯示訓練與驗證損失和準確率，無需額外代碼。動態(tài)調(diào)整布局通過MATLABGUIDE或AppDesigner實現(xiàn)控件自動調(diào)整大復制set(handles.uipanelMain,'Units','normalized');%主面板自動適應窗口大小set(handles.btnTrainEvaluate,'Units','normalize]);%按鈕位置隨窗口變化自動調(diào)整復制functionBiGRU_Transformer_GUI%創(chuàng)建主界面窗口fig=uifigure('Name','BiGRU-Transformer多變量時序預測系統(tǒng)’,'Position',[100100900700]);%創(chuàng)建帶標題和指定大小的界面%文件選擇區(qū)域lblFile=uilabel(fig,'Position',[2065010022],'Text','選擇數(shù)據(jù)文件：’);%標簽說明文件選擇editFilePath=uieditfield(fig,'text','Position',,'Editable’,'off');%顯示所選文件路徑，不可編輯6508022],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)loadDataCallback(btn));%按鈕觸發(fā)數(shù)據(jù)加載回調(diào)%模型參數(shù)設(shè)置區(qū)域lblLR=uilabel(fig,'Position',[2060013022],'Text','學習率(LearningRate):');%學習率標簽editLR=uieditfield(fig,'numeric','Position',[16060010022],'Limits',[1e-51],'Value',0.001);%學習率輸入框lblBatch=uilabel(fig,'Position',[30060013022(BatchSize):');%批量大小標簽editBatch=uieditfield(fig,'numeric','Position',[43060010022],'Limits',[1512],'RoundFractionalValues',true,'Value',64);%批量大小輸入框lblEpochs=uilabel(fig,'Position',[58060013022],'Text',’訓練周期(Epochs):');%訓練周期標簽editEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Position',[72060010022],'Limits',[1500],'RoundFractionalValues',true,'Value',50);%訓練周期輸入框%操作按鈕btnTrain55015030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,