目錄 4項目背景介紹 4項目目標(biāo)與意義 5提升多變量時間序列預(yù)測精度 5實現(xiàn)不確定性量化以輔助決策 5 5 5提升模型泛化能力和抗噪聲性能 6支持多場景、多領(lǐng)域的擴(kuò)展應(yīng)用 6提供詳盡的技術(shù)文檔與示范代碼 6推進(jìn)模型不確定性研究的理論與實踐 6促進(jìn)時間序列數(shù)據(jù)分析工具鏈建設(shè) 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 6長期依賴建模的復(fù)雜性 6多變量間復(fù)雜非線性關(guān)系的挖掘 7預(yù)測不確定性估計的實現(xiàn)難點 7 7數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的復(fù)雜性 7 7多任務(wù)協(xié)同與結(jié)果解釋的挑戰(zhàn) 8 8項目模型架構(gòu) 8項目模型描述及代碼示例 9項目特點與創(chuàng)新 多頭自注意力機(jī)制強(qiáng)化復(fù)雜依賴捕獲 端到端多變量時間序列預(yù)測框架 支持多變量及多步預(yù)測的靈活架構(gòu) 細(xì)粒度不確定性解釋能力 創(chuàng)新的層歸一化與殘差連接結(jié)合 符合實際業(yè)務(wù)需求的模型可解釋性設(shè)計 高度模塊化的代碼設(shè)計便于擴(kuò)展和集成 項目應(yīng)用領(lǐng)域 智能電網(wǎng)與能源需求預(yù)測 氣象預(yù)報與環(huán)境監(jiān)測 制造業(yè)設(shè)備故障預(yù)測與維護(hù) 醫(yī)療健康監(jiān)測與病情預(yù)測 智慧城市環(huán)境監(jiān)控與資源配置 項目模型算法流程圖 項目應(yīng)該注意事項 嚴(yán)格的模型驗證與性能評估 項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 項目部署與應(yīng)用 21 21部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 21 2實時數(shù)據(jù)流處理 22 22 22 2自動化CI/CD管道 23API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 23安全性與用戶隱私 23故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 23模型更新與維護(hù) 23 24項目未來改進(jìn)方向 24增強(qiáng)模型對長序列的建模能力 24 24引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)提升數(shù)據(jù)效率 24深化不確定性建模方法研究 24優(yōu)化模型輕量化與部署效率 25 25推動自動化超參數(shù)調(diào)優(yōu)與模型搜索 25集成在線學(xué)習(xí)與增量更新機(jī)制 25拓展跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用 25項目總結(jié)與結(jié)論 25程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn) 26清空環(huán)境變量 關(guān)閉報警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 配置GPU加速 27第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)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(biāo)準(zhǔn)化等) 第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 3防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測 設(shè)定訓(xùn)練選項 設(shè)計繪制訓(xùn)練、驗證和測試階段的實際值與預(yù)測值對比圖 設(shè)計繪制誤差熱圖 設(shè)計繪制殘差分布圖 設(shè)計繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 41第六階段：精美GUI界面 42 47蒙特卡洛Dropout(MC-Dropout)結(jié)合測的詳細(xì)項目實例項目背景介紹復(fù)雜的非線性耦合和時序相關(guān)性，如何高效、準(zhǔn)確地建Transformer模型通過自注意力機(jī)制，能夠動態(tài)地捕獲序列通過本項目的實現(xiàn)，旨在推動時間序列預(yù)測技術(shù)向更智能、更精確和更可靠的方向發(fā)展，滿足工業(yè)生產(chǎn)、金融投資、智慧城市等領(lǐng)域?qū)Ω哔|(zhì)量時序預(yù)測的迫切需求。同時，本項目在算法設(shè)計、模型實現(xiàn)和性能優(yōu)化等方面積累了寶貴經(jīng)驗，為后續(xù)更復(fù)雜模型的開發(fā)和應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)。最終，項目成果不僅具有理論價值，也具備較強(qiáng)的工程實用性和推廣潛力，能夠為相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供堅實支持。項目目標(biāo)與意義多變量時間序列數(shù)據(jù)中變量間相互影響復(fù)雜，傳統(tǒng)模型難以捕獲其內(nèi)在動態(tài)變化。通過引入Transformer架構(gòu)，利用自注意力機(jī)制有效建模變量間及時間序列上的長期依賴，顯著提升預(yù)測的準(zhǔn)確性。結(jié)合MC-Dropout實現(xiàn)模型不確定性估計，增強(qiáng)模型在面對噪聲和異常數(shù)據(jù)時的魯棒性，最終為實際應(yīng)用提供更可信的預(yù)測結(jié)果。許多應(yīng)用場景如金融風(fēng)險控制、醫(yī)療診斷等，需要對預(yù)測結(jié)果的置信度進(jìn)行量化。項目通過MC-Dropout技術(shù)實現(xiàn)蒙特卡洛采樣，使模型在推理階段輸出分布而非單一值，從而估計預(yù)測不確定性。此舉能夠輔助用戶更好地理解模型輸出的可信度，增強(qiáng)決策的科學(xué)性和安全性。MATLAB環(huán)境因其強(qiáng)大的矩陣計算能力和豐富的工具箱，適合復(fù)雜算法的快速實現(xiàn)和調(diào)試。項目旨在搭建一個集數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、預(yù)測推理和不確定性分析于一體的多功能平臺，支持用戶靈活配置模型參數(shù)和實驗方案，降低時間序列建模的技術(shù)門檻。推動Transformer技術(shù)在時間序列領(lǐng)域的應(yīng)用Transformer作為近年來最具創(chuàng)新性的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，已經(jīng)在自然語言處理等領(lǐng)域取得突破。項目探索其在多變量時間序列預(yù)測中的潛力，完善其算法細(xì)節(jié)與應(yīng)用流程，推動該技術(shù)在時序分析領(lǐng)域的普及，激發(fā)更多相關(guān)研究與實踐。架構(gòu)、算法流程和關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置。通過豐富的示例MC-Dropout-Transformer模型的實現(xiàn)方法，加快不確定性量化是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要研究方向。項目結(jié)合MC-Dropout理論項目挑戰(zhàn)及解決方案項目采用蒙特卡洛Dropout技術(shù)，通過在預(yù)測階段多次隨機(jī)Dropout采樣，近似Transformer模型計算量大，尤其是在時間序列數(shù)據(jù)長度較長、多變量較多時，切片與歸一化方案，有效提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保輸入模型的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和一致性。Dropout正則化和早停策略，防止模型記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲，同時利用蒙特卡洛Dropout增強(qiáng)模型推斷的魯棒性，實現(xiàn)更優(yōu)任度。項目模型架構(gòu)Dropout實現(xiàn)不確定性估計。整體模型由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、Transformer編碼器Transformer編碼器模塊基于自注意力機(jī)制構(gòu)建，包Dropout層的激活，通過多次前向傳播采樣，functionoutput=mc_dropout_transformer_predict(input_seq,model,%input_seq:多變量時間序列輸入，尺寸為[時間步長，變量數(shù)]%model:訓(xùn)練好的Transformer編碼器模型結(jié)構(gòu)體%num_mc_samples:蒙特卡洛采樣次數(shù)dropout_rate=model.dropout_rate;%獲取模型中Dropout概率seq_len=size(input_seq,1);%序列長度predictions=zeros(num_mc_samples,model.prediction_horizon,num_vars);%初始化預(yù)測結(jié)果存儲fori=1:num_mc_sam%啟用Dropout(推斷階段保持Dropout開啟實現(xiàn)蒙特卡洛采樣)model.dropout_enabled=true;%激活Dropoutpred=prediction_head(encoded_features,model);%預(yù)測層計算未來步長值predictions(i,:,:)=pred;%記錄本次采樣結(jié)果mean_pred=squeeze(mean(predictions,1));%計算所有采樣的均值預(yù)測uncertainty=squeeze(var(predictions,0,1));%計算預(yù)測不確定性(方差)output.mean_prediction=mean_pred;%預(yù)測均值output.uncertainty=uncertaintyfunctionencoded=transformer_encoder(input_seq,model)%input_seq尺寸為[時間步長，變量數(shù)]x=input_seq';%轉(zhuǎn)置為[變量數(shù)，時間步長]以適配矩陣運算forlayer=1:model.nu%多頭自注意力機(jī)制attn_output=mulmodel.attention_weights{layer},model.drop%殘差連接和層歸一化x=layer_norm(x+attn_output);%前饋網(wǎng)絡(luò)子層ffn_output=feedforward_network(x,model.ffn_weights{layer},model.dropout_rate,model.dropout_en%再次殘差連接和層歸一化functionattn_output=multihead_attention(x,weights,dropout_rV=weights.Wv*x;%計算值矩陣Vifdropout_enabled復(fù)制functionoutput=feedforward_network%前饋全連接網(wǎng)絡(luò)，包含兩層線性變換和激活函數(shù)layer1=weilayer1=relu(layer1);%ReLU激活函數(shù)ifdropout_enabledlayer1=dropout(layer1,dropout_rate);%Dropout正則化output=weights.W2*layer1+weights.b2;%第二層線性變換和ReLU激活構(gòu)建非線性映射，同時使用復(fù)制%實現(xiàn)層歸一化mean_x=mean(x,1);%計算每列均值layer_norm實現(xiàn)對每一維特征進(jìn)行歸一化，保證模型訓(xùn)練時梯度穩(wěn)定，提高收復(fù)制%實現(xiàn)Dropout層mask=rand(size(x))>rate;%生成隨機(jī)掩碼dropped=x.*mask/(1-rate);%縮放激活，保持期望不變dropout函數(shù)實現(xiàn)隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，防止過擬合，推斷時根據(jù)需要開啟或關(guān)閉。復(fù)制functionpred=prediction_head(enco%將Transformer編碼器輸出映射到預(yù)測空間model.output_bias;%線性映pred=reshape(pred,[model.prediction_horizon,model.num_vars]);%prediction_head通過線性映射將編碼器的最后時間步特征轉(zhuǎn)化為未來多個時以上代碼段涵蓋了MC-Dropout-Transformer模型的核心計算流程，從輸入序列整實現(xiàn)多變量時間序列的預(yù)測任務(wù)。所有模塊均在MATLAB環(huán)境中以矩陣計算形融合MC-Dropout實現(xiàn)不確定性量化本項目獨特地將蒙特卡洛Dropout技術(shù)與Tran層激活，進(jìn)行多次隨機(jī)采樣，獲得預(yù)測的分布特性，多頭自注意力機(jī)制強(qiáng)化復(fù)雜依賴捕獲基于MATLAB環(huán)境的高效實現(xiàn)與優(yōu)化利用MATLAB強(qiáng)大的矩陣計算和并行處理能力，項目實現(xiàn)了Transformer編碼器及MC-Dropout推理的高效計算流程。精心設(shè)計的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計算流程，最大限項目構(gòu)建了從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、預(yù)測到不確定性評估的完整流水線，形成端到端的多變量時間序列分析框架。用戶只需輸入原始時序數(shù)據(jù)，即可獲得含置信區(qū)間的預(yù)測結(jié)果，極大簡化了復(fù)雜模型的應(yīng)用流程。這一綜合性創(chuàng)新解決了多階段繁瑣操作的痛點，提高了應(yīng)用的便利性。項目模型設(shè)計支持同時處理多個變量輸入，并能預(yù)測未來多個時間步的數(shù)值，滿足實際場景中連續(xù)預(yù)測的需求。通過靈活配置模型參數(shù)，用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需求調(diào)整預(yù)測步長和變量維度，增強(qiáng)模型的適應(yīng)性。此創(chuàng)新拓寬了模型的應(yīng)用范圍，提升了實際工程部署的靈活性和通用性。基于多次蒙特卡洛采樣的預(yù)測結(jié)果，項目不僅輸出均值預(yù)測，還提供對應(yīng)的方差和置信區(qū)間，方便用戶對不同變量和時間步的預(yù)測可信度進(jìn)行細(xì)粒度分析。相比單純的點預(yù)測，這種詳細(xì)的不確定性解釋能力為決策者提供了更豐富的信息支持，增強(qiáng)了模型在高風(fēng)險領(lǐng)域的實用價值。Transformer編碼器模塊中采用了創(chuàng)新的層歸一化與殘差連接技術(shù)，極大改善了深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練穩(wěn)定性和收斂速度。此設(shè)計保證了梯度在多層堆疊過程中流暢傳遞，有效防止梯度消失和爆炸問題，提升了模型的表達(dá)能力和訓(xùn)練效率，確保高維多變量序列的深度特征被充分挖掘。通過可視化Transformer內(nèi)部注意力權(quán)重和不確定性指標(biāo)，項目增強(qiáng)了模型的可解釋性，使用戶能夠直觀理解模型決策依據(jù)和預(yù)測信心。此創(chuàng)新不僅提升了用戶對模型的信任度，也促進(jìn)了模型在金融、醫(yī)療等敏感領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，滿足對透明度和安全性的嚴(yán)格要求。項目整體代碼結(jié)構(gòu)高度模塊化，分離數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和推斷等功能模塊，支持靈活調(diào)整和復(fù)用。該設(shè)計便利后續(xù)引入新算法、新數(shù)據(jù)源或拓展模型功能，同時便于團(tuán)隊協(xié)作和維護(hù)。模塊化創(chuàng)新提升了項目的可維護(hù)性和迭代效率，為長遠(yuǎn)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。多變量時間序列預(yù)測在金融領(lǐng)域扮演著核心角色，涵蓋股票價格、利率、匯率及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多維數(shù)據(jù)的動態(tài)分析。項目通過精準(zhǔn)捕獲變量間復(fù)雜依賴和不確定性，提升市場走勢預(yù)測的準(zhǔn)確度和風(fēng)險預(yù)警能力，輔助投資組合優(yōu)化與風(fēng)險控制，實現(xiàn)科學(xué)資產(chǎn)管理和交易決策，降低投資風(fēng)險，提升收益穩(wěn)定性。能源領(lǐng)域的負(fù)荷和供需關(guān)系復(fù)雜且高度時變，準(zhǔn)確預(yù)測多變量能耗數(shù)據(jù)對智能電網(wǎng)調(diào)度和能源管理至關(guān)重要。項目利用Transformer編碼器有效處理多源能源數(shù)據(jù)，結(jié)合不確定性量化，為電力負(fù)荷預(yù)測和可再生能源發(fā)電波動建模提供可靠支持，推動綠色能源利用效率提升和電網(wǎng)穩(wěn)定運行，促進(jìn)能源行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。氣象數(shù)據(jù)具備高度的時空依賴性和多變量特征，傳統(tǒng)模型難以滿足精準(zhǔn)預(yù)報需求。并通過不確定性估計輔助氣象決策，提升惡劣天氣預(yù)警和環(huán)境變化監(jiān)測的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)公共安全和環(huán)境保護(hù)能力?，F(xiàn)代制造業(yè)生產(chǎn)過程中設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測產(chǎn)生大量多變量時序數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確預(yù)測設(shè)備故障對生產(chǎn)安全和成本控制極為關(guān)鍵。項目通過分析傳感器采集的振動、溫度、電流等多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的動態(tài)建模和故障趨勢預(yù)測，結(jié)合不確定性評估，提升預(yù)防性維護(hù)的科學(xué)性，減少非計劃停機(jī)時間，保障生產(chǎn)線穩(wěn)定高效運行。醫(yī)療領(lǐng)域中患者生理指標(biāo)和監(jiān)測數(shù)據(jù)呈多變量時間序列特征，及時準(zhǔn)確地預(yù)測病情變化對臨床決策具有重要意義。項目利用Transformer強(qiáng)大的序列建模能力和MC-Dropout的置信度估計，為患者生命體征、實驗室指標(biāo)等多維數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型，輔助醫(yī)生制定個性化治療方案，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確率和安全性。城市交通數(shù)據(jù)復(fù)雜多變，涵蓋車輛流量、速度、路況等多種變量，對交通預(yù)測和調(diào)度提出高要求。項目通過分析多變量時間序列數(shù)據(jù)，提供準(zhǔn)確的短期和中期交通流量預(yù)測，同時評估預(yù)測不確定性，支持智能交通信號控制和路線規(guī)劃，緩解擁堵狀況，提高交通系統(tǒng)運行效率和出行體驗。供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的需求數(shù)據(jù)多樣且波動大，科學(xué)預(yù)測需求變化對于庫存優(yōu)化和成本控制至關(guān)重要。項目通過捕捉多變量銷售、庫存、促銷及市場信息的時間動態(tài)，實現(xiàn)精準(zhǔn)需求預(yù)測，結(jié)合不確定性量化支持風(fēng)險預(yù)警，助力供應(yīng)鏈管理優(yōu)化，降低庫存積壓，提高客戶滿意度和響應(yīng)速度。智慧城市建設(shè)中，多變量環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測和資源調(diào)配需要高效的時序預(yù)測模型支持。項目結(jié)合Transformer和MC-Dropout技術(shù)，針對空氣質(zhì)量、噪聲水平、水質(zhì)指標(biāo)等多源數(shù)據(jù)提供精準(zhǔn)預(yù)測和不確定性分析，輔助城市管理者科學(xué)調(diào)配資源，提升城市運行的智能化和可持續(xù)發(fā)展水平。項目模型算法流程圖diff復(fù)制多變量時間序列數(shù)據(jù)多變量時間序列數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊)V滑動窗口切片與歸一化VTransformer編碼器輸入層V多頭自注意力機(jī)制+殘差連接多頭自注意力機(jī)制+殘差連接+層歸一化處理VVV預(yù)測輸出層(線性層)V蒙特卡洛Dropout采樣(推理階段多次前向傳播)VV項目應(yīng)該注意事項多變量時間序列預(yù)測的準(zhǔn)確性高度依賴于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)應(yīng)經(jīng)過嚴(yán)格的缺失值處理、異常值剔除與一致性校驗，避免噪聲對模型訓(xùn)練產(chǎn)生不良影響。采用合理的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化方法，確保不同變量間尺度統(tǒng)一，有助于模型快速收斂并穩(wěn)定訓(xùn)練。預(yù)處理環(huán)節(jié)的細(xì)致程度直接決定了后續(xù)模型性能的上限，務(wù)必重視。Transformer結(jié)構(gòu)涉及多頭數(shù)、層數(shù)、隱藏單元數(shù)和Dropout率等關(guān)鍵超參數(shù)，對模型的擬合能力和泛化性能影響顯著。調(diào)參過程中需結(jié)合驗證集嚴(yán)格評估，避免模型過擬合或欠擬合。合理設(shè)置蒙特卡洛采樣次數(shù)，平衡預(yù)測精度與計算成本。精細(xì)化調(diào)優(yōu)策略是保證模型穩(wěn)定性和性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，必須系統(tǒng)實施。Transformer模型計算量大，尤其多層深度堆疊和多次蒙特卡洛采樣帶來較高的計算開銷。需合理規(guī)劃硬件資源，利用MATLAB并行計算、GPU加速等技術(shù)優(yōu)化訓(xùn)練和推斷效率。設(shè)計輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與有效批處理策略，確保模型在實際應(yīng)用中具備實時響應(yīng)能力，避免資源浪費與系統(tǒng)瓶頸。不確定性量化雖提升模型可信度，但對結(jié)果的解讀需謹(jǐn)慎。用戶應(yīng)結(jié)合業(yè)務(wù)背景，合理理解置信區(qū)間與方差指標(biāo)，避免盲目依賴單一不確定性數(shù)值。針對高不確定性區(qū)域應(yīng)設(shè)計合理的預(yù)警和補(bǔ)救機(jī)制，保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運行。強(qiáng)調(diào)不確定性作為輔助信息而非絕對判斷標(biāo)準(zhǔn)，確?？茖W(xué)應(yīng)用。模型訓(xùn)練需覆蓋盡可能豐富的時序模式和異常情況，增強(qiáng)泛化能力。訓(xùn)練集應(yīng)包括不同季節(jié)、周期和突發(fā)事件數(shù)據(jù)，防止模型偏向單一場景。多樣性數(shù)據(jù)輸入有助于模型學(xué)習(xí)更多潛在規(guī)律，提高對未知環(huán)境的適應(yīng)力，是實現(xiàn)高質(zhì)量多變量預(yù)測的基石，不容忽視。模型結(jié)果可解釋性設(shè)計嚴(yán)格的模型驗證與性能評估建立科學(xué)的驗證體系，利用多種指標(biāo)全面評估模型性能，如均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)及不確定性相關(guān)指標(biāo)。通項目代碼規(guī)范與版本管理保持代碼的規(guī)范性和可讀性，注重函數(shù)封裝和注釋，便于團(tuán)隊協(xié)作和后續(xù)維復(fù)制rng(12345);%設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子，確保數(shù)據(jù)生成可復(fù)現(xiàn)num_samples=5000;%樣本數(shù)量5000time=(1:num_samples)';%時間向量，模擬時間步長%特征1:線性趨勢加隨機(jī)噪聲，模擬長期增長趨勢featurel=0.01*time+0.5*randn(num_samples,1);%線性趨勢+聲%特征2:正弦波疊加不同頻率和相位，模擬周期性因素freq1=0.02;freq2=0.05;%兩個不同頻率%特征3:指數(shù)衰減疊加噪聲，模擬衰減過程feature3=exp(-decay_rate*time)+0.1*randn(num_samples,1);%特征4:隨機(jī)跳變過程，模擬突發(fā)事件影響feature4=zeros(num_samples,1);jump_indices=randi([1num_samples],20,1);%20個隨機(jī)跳變點jumps=sum(i>=jump_indices);%累積跳變次數(shù)feature4(i)=jumps*0.5+0.3*randn();%跳變疊加隨機(jī)噪聲%特征5:隨機(jī)游走過程，模擬非平穩(wěn)隨機(jī)因素feature5=cumsum(steps);%%合成數(shù)據(jù)矩陣data=[featurel,feature2,feature3,feature4,feature5];%保存為.mat文件%保存為.csv文件csvwrite('simulated_multivariate_data.csv',data);%導(dǎo)出CSV文件，方項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明復(fù)制/MC_Dropout_Transformer_TS_Predic —raw_data.mat便加載 據(jù)和訓(xùn)練循環(huán)—transformer_encoder.m—feedforward_network.m塊—prediction_head.m—visualization.m布方式)—logger.m控%存放數(shù)據(jù)集，包括原始數(shù)據(jù)和%原始多變量時間序列數(shù)據(jù)%預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，格式統(tǒng)一方%模擬生成的測試數(shù)據(jù)%訓(xùn)練、測試、推斷等腳本文件%模型訓(xùn)練主腳本，負(fù)責(zé)加載數(shù)%模型評估腳本，計算性能指標(biāo)%數(shù)據(jù)預(yù)處理及滑動窗口切片%模型定義及相關(guān)算法模塊%多頭注意力機(jī)制模塊%Transformer前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模%層歸一化模塊%Dropout模塊，支持訓(xùn)練和推%輸出預(yù)測層模塊，實現(xiàn)未來時%工具函數(shù)及輔助模塊%評估指標(biāo)計算，如MSE,MAE,%數(shù)據(jù)及結(jié)果的繪制函數(shù)(非畫%日志管理模塊，便于調(diào)試和監(jiān)%全局配置文件，包含超參數(shù)等%部署相關(guān)文件及說明文檔%部署指導(dǎo)手冊%容器化部署配置文件(如需)_—model_export 等基本文檔%導(dǎo)出模型文件及格式轉(zhuǎn)換工具%項目概述、使用說明、依賴環(huán)境·數(shù)據(jù)模塊(/data):負(fù)責(zé)存儲項目使用的所有數(shù)據(jù)文件，區(qū)分原始數(shù)據(jù)·腳本模塊(/scripts):·模型模塊(/models):包含Transformer編碼器的核心算法實現(xiàn)，如多項目部署與應(yīng)用層負(fù)責(zé)實時采集與存儲多變量時序數(shù)據(jù)；模型層承擔(dān)Transformer必要工具箱(DeepLearningToolbox等),并配置對應(yīng)CUDA驅(qū)動及cuDNN庫。確保依賴版本兼容，搭建高效運行環(huán)境，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。部署階段加載預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重，采用MAT文件格式管理參數(shù)。結(jié)合MATLAB的代碼生成工具，可將部分計算節(jié)點轉(zhuǎn)換為更高效的C/C++代碼，以提升推理速度。通過參數(shù)剪枝和量化等模型壓縮技術(shù)，減小模型尺寸，優(yōu)化內(nèi)存占用和響應(yīng)延遲，滿足實時在線預(yù)測要求。設(shè)計實時數(shù)據(jù)采集接口，支持多源傳感器或數(shù)據(jù)平臺的流式輸入。數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理模塊進(jìn)行清洗、歸一化和滑動窗口切片，動態(tài)更新輸入序列。結(jié)合隊列機(jī)制和緩存策略，保證數(shù)據(jù)流的穩(wěn)定性和時效性，實現(xiàn)對連續(xù)時間序列的無縫預(yù)測，滿足工業(yè)和金融等場景的實時需求。開發(fā)基于MATLABAppDesigner或Web框架的用戶界面，實時展示預(yù)測結(jié)果和不確定性區(qū)間。界面提供多變量時間序列的歷史走勢、預(yù)測曲線及置信區(qū)間的直觀呈現(xiàn)。支持導(dǎo)出報表和結(jié)果數(shù)據(jù)，增強(qiáng)用戶體驗和業(yè)務(wù)決策支持功能，促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理與分析。通過MATLAB支持的GPU計算環(huán)境，實現(xiàn)Transformer模型中矩陣運算的加速。必要時，可結(jié)合第三方硬件加速設(shè)備(如TPU)及接口，提升推理吞吐量和響應(yīng)速度。硬件加速確保模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)和多用戶訪問條件下保持穩(wěn)定且快速的預(yù)測性能。部署完善的系統(tǒng)監(jiān)控機(jī)制，實時跟蹤服務(wù)器資源占用、模型響應(yīng)時間及預(yù)測準(zhǔn)確率。結(jié)合日志管理與告警系統(tǒng)，自動檢測異常和性能瓶頸，支持運維人員快速響應(yīng)和處理。自動化管理流程保障系統(tǒng)高可用性和服務(wù)連續(xù)性，降低維護(hù)成本。構(gòu)建自動化持續(xù)集成和持續(xù)部署(CI/CD)流水線，實現(xiàn)代碼提交后自動測試、構(gòu)建和部署。利用版本控制工具(如Git)與自動化測試框架，保證每次迭代的數(shù)據(jù)隱私和系統(tǒng)安全。敏感數(shù)據(jù)采用傳輸加密與存儲加密手段，防止數(shù)據(jù)泄露。設(shè)計完善的故障恢復(fù)方案，包含自動備份模型參數(shù)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)安全。集用戶反饋和業(yè)務(wù)指標(biāo)，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，保持模型預(yù)測能力的長期領(lǐng)先。結(jié)合在線學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)方法，提升模型適應(yīng)新數(shù)據(jù)的能力。通過自動調(diào)參工具和超參數(shù)搜索，不斷尋找最佳配置。利用模型解釋性工具，深入分析預(yù)測失誤原因，指導(dǎo)模型改進(jìn)。持續(xù)優(yōu)化確保模型在動態(tài)環(huán)境下保持高效準(zhǔn)確，滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。項目未來改進(jìn)方向未來研究將重點提升Transformer對極長時間序列的處理能力，針對長序列引入稀疏注意力機(jī)制、層次化編碼等創(chuàng)新結(jié)構(gòu)，降低計算復(fù)雜度的同時提升信息捕獲效果。增強(qiáng)對多周期、多尺度動態(tài)的理解，進(jìn)一步提升模型在復(fù)雜應(yīng)用中的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。將時序數(shù)據(jù)與其他模態(tài)信息(如圖像、文本、音頻等)相結(jié)合，利用跨模態(tài)注意力機(jī)制，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同建模。此方向有助于拓展模型在智慧城市、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，通過多維信息融合，提升預(yù)測的全面性和精準(zhǔn)度。利用未標(biāo)注時序數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過設(shè)計時序重構(gòu)、未來預(yù)測等預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，增強(qiáng)模型的特征提取能力。此舉可減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提升模型在數(shù)據(jù)稀缺環(huán)境下的表現(xiàn)，促進(jìn)廣泛應(yīng)用。探索多種貝葉斯深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合Transformer的方案，如變分推斷、深度高斯過程，提升不確定性估計的準(zhǔn)確性和可解釋性。加強(qiáng)對不確定性在異常檢測、風(fēng)險管理中的應(yīng)用研究，推動模型在安全關(guān)鍵領(lǐng)域的深度融合。針對邊緣計算和嵌入式設(shè)備，開發(fā)更輕量級的Transformer模型結(jié)構(gòu)，如剪枝、蒸餾及量化技術(shù)，實現(xiàn)資源受限環(huán)境下的高效推理。提升模型的部署靈活性和響應(yīng)速度，滿足物聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備等新興場景的需求。構(gòu)建更加直觀和細(xì)粒度的模型解釋工具，結(jié)合注意力可視化、特征重要性分析和反事實推理，幫助用戶理解模型決策過程。提高模型透明度，增強(qiáng)用戶信任，滿足法規(guī)要求，促進(jìn)模型在醫(yī)療、金融等敏感行業(yè)的廣泛應(yīng)用。開發(fā)自動化超參數(shù)優(yōu)化和神經(jīng)架構(gòu)搜索工具，結(jié)合貝葉斯優(yōu)化、遺傳算法等技術(shù)，自動尋找最優(yōu)模型配置。提升開發(fā)效率，減少人工調(diào)試成本，加速模型性能提升過程，促進(jìn)智能化模型設(shè)計的普及。實現(xiàn)模型的在線學(xué)習(xí)能力，實時適應(yīng)數(shù)據(jù)分布變化。通過增量訓(xùn)練和模型微調(diào)，保障預(yù)測準(zhǔn)確性隨時間動態(tài)調(diào)整。此改進(jìn)提升模型對實際環(huán)境的適應(yīng)性和持久性能，滿足業(yè)務(wù)連續(xù)演進(jìn)需求。探索模型跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)策略，借助預(yù)訓(xùn)練知識快速適配新領(lǐng)域時序數(shù)據(jù)，降低訓(xùn)練成本。拓展模型在多行業(yè)多場景的應(yīng)用范圍，推動時間序列預(yù)測技術(shù)的普適化和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。項目總結(jié)與結(jié)論本項目圍繞基于蒙特卡洛Dropout的Transformer編碼器多變量時間序列預(yù)測展開，系統(tǒng)性地設(shè)計并實現(xiàn)了一套完整且高效的預(yù)測解決方案，涵蓋數(shù)據(jù)生成、模型設(shè)計、訓(xùn)練推斷、部署及應(yīng)用等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過引入MC-Dropout技術(shù)，項目突破傳統(tǒng)Transformer模型對不確定性忽視的限制，實現(xiàn)了對預(yù)測結(jié)果可信度的科學(xué)量化，極大提升了模型在實際業(yè)務(wù)環(huán)境中的實用價值和魯棒性。多頭自注意力機(jī)制和層歸一化殘差連接的創(chuàng)新應(yīng)用，保障了模型對復(fù)雜多變量時序數(shù)據(jù)更加智能、精準(zhǔn)且可信賴的時間序列預(yù)測平臺，助力金融、能源、制造、醫(yī)療、復(fù)制clearvars;%清除工作區(qū)所有變量，確保環(huán)境干凈，避免變量沖突影響程序運行復(fù)制warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息，防止不必要的報警干擾程序執(zhí)行closeall;%關(guān)閉所有打開的圖形窗口，釋放圖形資源，避免界面混亂clear;%清除所有變量，保證環(huán)境完全干凈清空命令行clc;%清空命令窗口內(nèi)容，便于觀察新的輸出結(jié)果，提升調(diào)試效率requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','StatisticsandLearningToolbox'};%定義必須安裝的工具箱列表V=ver;%獲取當(dāng)前已安裝的工具箱信息installedToolboxes={v.Name};%提取所有安裝工具箱名稱fori=1:length(requiredToolboxes)%遍歷必須工具箱列表未安裝error(['缺少必須的工具箱：',requiredToolboxes{i},',請先安裝?！痌);%未安裝則提示錯誤并停止執(zhí)行配置GPU加速gpuDevice(1);%選擇第一個GPU作為當(dāng)前加速設(shè)備，啟用GPU加速disp('未檢測到GPU設(shè)備，程序?qū)⒃贑PU上運行。’);%提示未找到GPU,改用CPU執(zhí)行dataPath='simulated_multivariate_data.csv';%指定數(shù)據(jù)文件路徑rawData=readmatrix(dataPath);%讀取CSV文件中全部數(shù)據(jù)，存入矩陣save('simulated_multivariate_data.mat','rawData');%將讀取的數(shù)據(jù)保存sequenceLength=50;%設(shè)置滑動窗口長度，表示輸入序列長度為50時間步predictionHorizon=10;%設(shè)置預(yù)測步長，表示模型預(yù)測未來10個時間步numSamples=size(rawData,1);%獲取數(shù)據(jù)總時間步數(shù)量numFeatures=size(rawData,2);%獲取變量數(shù)量%利用滑動窗口生成輸入和標(biāo)簽序列numSequences=numSamples-seinputSequences=zeros(numSequences,sequenceLength,numFeatures)targetSequences=zeros(numSequences,predictionHorizon,numFeinputSequences(i,:,:)=rawData(i:i+sequenceLength-1,:);%采集當(dāng)rawData(i+sequenceLength:i+sequenceLength+predictionHori數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測和處理功能)復(fù)制%檢測并填補(bǔ)缺失值featureData=rawData(:,featureIdx);%提取單個變量數(shù)據(jù)missingIdx=isnan(featureData);%找出缺ifany(missingIdx)%若存在缺失值%用插值法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)featureData(missingIdx)=fillmissing(fea%異常值檢測與處理(基于3倍標(biāo)準(zhǔn)差法)featureData=rawData(:,featureIdx);%sigma=std(featureDoutlierIdx=abs(featureData-mu)>3*sigma;%判定異常點索引%異常值用鄰近非異常點的均值替代forj=find(outlierIdx)'ifj==1featureData(j)=featureData(j+1);%開頭異常值替換為后一個點elseifj==length(featureData)featureData(j)=featureData(j-1);%末尾異常值替換為前一個點featureData(j)=mean(featureData(j+1)]);%中間異常值用鄰近均值替換rawData(:,featureIdx)=featureData;%數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)復(fù)制%平滑處理一使用移動平均濾波器windowSize=5;%設(shè)置滑動窗口大小為5個時間步smoothedData=movmean(rawData,windowSize);%對每個變量進(jìn)行移動平均%歸一化-將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間dataMin=min(smoothedData);%dataMax=max(smootnormalizedData=(smoothedData-dataMin).%標(biāo)準(zhǔn)化-均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1dataStd=std(normalizedData);%計算標(biāo)準(zhǔn)差standardizedData=(normali理，消除量綱影響復(fù)制%經(jīng)過預(yù)處理后的standardizedData繼續(xù)利用滑動窗口生成訓(xùn)練輸入和標(biāo)簽numSamplesProcessed=size(standardizedDnumSequencesProcessed=numSamplesProcessed-sequenpredictionHorizon+1;inputSequencesProcessed=zeros(numSequencesProcessed,snumFeatures);%初始化targetSequencesProcessed=zeros(numSequencesProcessed,predictionHorizon,numFeatures);%初始化inputSequencesProcesstandardizedData(i:i+sequenceLength-1,:);%targetSequencesProcessed(standardizedData(i+sequenceLength:i+sequenceLeng1,:);%目標(biāo)標(biāo)簽trainRatio=0.8;%設(shè)定訓(xùn)練集占比80%numTrainSamples=floor(numSequencesProcessed*trainRatio);%計算訓(xùn)練樣本數(shù)XTrain=inputSequencesProcessed(1:numTrainSamples,:,:);%訓(xùn)練輸入序列YTrain=targetSequencesProcessed(1:numTrainSamples,:,:);%訓(xùn)練標(biāo)簽序列XTest=inputSequencesProcessed(numTrainSamples+1:end,:,:);%測試輸入YTest=targetSequencesProcessed(numTrainSamples+1:end,:,:);%測試標(biāo)params.sequenceLength=sequenceLength;%輸入序列長度params.predictionHorizon=predictionHorizon;%預(yù)測未來時間步數(shù)params.numFeatures=numFeatures;%變量數(shù)量params.numHeads=4;%多頭注意力頭數(shù)params.numEncoderLayers=3;%Transformer編碼器層數(shù)params.hiddenDim=64;%隱藏層維度大小params.dropoutRate=0.1;%Dropoutparams.mcDropoutSamples=50;%蒙特卡洛Dropout采樣次數(shù)params.batchSize=64;%批次大小params.learningRate=le-3;params.maxEpochs=100;%最大訓(xùn)練復(fù)制functionmodel=build_mc_dropou%構(gòu)建基于MC-Dropout的Transformer編碼器模型結(jié)構(gòu)體，包含所有權(quán)重和參數(shù)%輸入?yún)?shù)：%初始化模型結(jié)構(gòu)體model.sequenceLength=params.sequenceLength;%輸入序列長度model.predictionHorizon=params.predictionHorizon;%預(yù)測時間步數(shù)model.numFeatures=params.numFeatures;%多變量特征數(shù)量model.numHeads=params.numHeads;%多頭注意力頭數(shù)model.numEncoderLayers=params.numEncoderLayers;%Transformer編碼器model.hiddenDim=params.hiddenDim;%隱藏層特征維度model.dropoutRate=params.dropoutRate;%Dropout概率%初始化多頭注意力權(quán)重(Q,K,V矩陣權(quán)重)forlayer=1model.attentionWeights{layer}.Wq=randn(model.hidmodel.numFeatures)*0.02;%查詢矩陣權(quán)重，初始化為小隨機(jī)值model.attentionWeights{layer}.Wk=randn(model.hidmodel.attentionWeights{layer}.Wv=randn(model.hidmodel.numFeatures)*0.02;%值矩陣權(quán)重%初始化前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重(兩層全連接)forlayer=1model.ffnWeights{layer}.W1=randn(model.hiddenDim,model.hiddenDim)*0.02;%前饋第一層權(quán)重model.ffnWeights{layer}.b1=zeros(model.hiddenDim,1);%第一層偏置model.ffnWeights{layer}.W2=randn(model.hiddenDim,model.hiddenDim)*0.02;%第二層權(quán)重model.ffnWeights{layer}.b2=zeros(model.hi置%預(yù)測輸出層權(quán)重(將Transformer輸出映射到預(yù)測空間)model.output_weights=randn(params.predictionHorizon*params.numFeatures,model.hiddenDim)*0.02;%線性映射權(quán)重model.output_bias=zeros(params.predictionHorizon*params.numFeatures,1);%偏置復(fù)制functionbestParams=optimize_hyperparameters(trainData,valData,%通過網(wǎng)格搜索方式優(yōu)化超參數(shù)，提升模型表現(xiàn)%定義待調(diào)超參數(shù)搜索空間bestLoss=inf;%初始化最佳bestParams=initParams;%初始化最佳參數(shù)params.learningRate=1r;%更新學(xué)習(xí)率params.dropoutRate=dr;%更新Dropout率params.numHeads=nh;%更新多頭數(shù)量%模型訓(xùn)練過程(這里調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)，簡化為evaluate函數(shù))valLoss=train_and_evaluate(model,trainData,params);%返回驗證損失ifvalLoss<bestLoss%若當(dāng)前更優(yōu)，更新最佳參數(shù)和損失bestLoss=valbestParams=params;防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整%1.交叉驗證實現(xiàn)numSamples=size(data.X,1);indicestrainData.X=data.X(traintrainData.Y=data.Y(trainvalData.X=data.X(valIdxvalData.Y=data.Y(valIdx,model=build_mc_dropout_transformer(paramvalLoss=train_and_evaluate(model,trainData,valData,params);%cvLoss=mean(cvLosses);%計算所有折的平均損失，作為模型泛化性能評估指標(biāo)%2.數(shù)據(jù)擴(kuò)增與噪聲注入functionaugmentedData=augment_with_noise(originalData,noiseStd)%對訓(xùn)練數(shù)據(jù)添加高斯噪聲，增強(qiáng)模型魯棒性，防止過擬合numSamples=size(originalData.XnumFeatures=size(originalData.XaugmentedX=zeros(numSamples,sequencnoise=noiseStd*randn(sequenceLength,numFeat噪聲矩陣augmentedX(i,:,:)=squeeze(originalData.X(i,:,:))+noise;%噪聲疊加augmentedData.X=augmentedX;%augmentedData.Y=originalData.Y;%標(biāo)%3.縮減模型復(fù)雜度functionparams_reduced=reduce_model_complexity(params)%通過減少隱藏層維度和編碼器層數(shù)降低模型復(fù)雜度，防止過擬合%降低隱藏層維度，減小模型規(guī)模ifparams_reduced.hiddenDim>32params_reduced.hiddenDim=32;%設(shè)定較小隱藏維度%減少編碼器層數(shù)，降低深度ifparams_reduced.numEncoderLayers>2params_reduced.numEncoderLayers=2;%降至兩層編碼器options.learningRate=le-3;%初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001,保證梯度更新穩(wěn)定options.maxEpochs=100;%最大訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)為100,充分訓(xùn)練模型options.batchSize=64;%每批訓(xùn)練樣本數(shù)量64,平衡訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性options.validationFrequency=50;%每訓(xùn)練50個批次進(jìn)行一次驗證，監(jiān)控options.validationPatience=10;%若驗證指標(biāo)連續(xù)10次無提升，則早停訓(xùn)練模型訓(xùn)練functiontrainedModel=train_mc_dropout_transformer(model,trainData,%基于設(shè)置的訓(xùn)練選項，利用批訓(xùn)練方式訓(xùn)練模型numSamples=size(trainData.X,1);%訓(xùn)練樣本數(shù)numBatches=floor(numSamples/options.batchSize);%計算總批次數(shù)learningRate=options.learningRate;%idxShuffle=randperm(numSamples);%打亂訓(xùn)練樣本索引，batchIdx=idxShuffle((batch-1)*options.bbatch*options.batchSize);%當(dāng)前批次樣本索引XBatch=trainData.X(batchIdx,:,:);%取出輸入數(shù)據(jù)批次YBatch=trainData.Y(batchIdx,:,:);%取出標(biāo)簽批次%前向傳播及反向傳播更新權(quán)重(這里調(diào)用自定義訓(xùn)練函數(shù))model=model_train_step(model,XBatch,YBatch,learn執(zhí)行單步訓(xùn)練%每輪結(jié)束可實現(xiàn)學(xué)習(xí)率衰減策略(示例使用簡單衰減)learningRate=learningRate*0.95;%學(xué)習(xí)率每輪衰減5%,避免震蕩%這里可添加驗證邏輯，監(jiān)控過擬合并實施早停(省略具體實現(xiàn))trainedModel=model;%返回訓(xùn)練好的模型結(jié)構(gòu)體functionmodel=model_train_step(model,X,Y,learningRate)%實現(xiàn)單次訓(xùn)練步長，包含前向傳播，誤差計算，反向傳播，權(quán)重更新%該函數(shù)內(nèi)具體反向傳播算法實現(xiàn)復(fù)雜，此處僅示范結(jié)構(gòu)%前向傳播計算預(yù)測輸出(調(diào)用編碼器和預(yù)測頭)encodedFeatures=transformer_encoder(X,model)predictions=prediction_head(encodedFeatures,model);%預(yù)測未來序列%計算損失函數(shù)(均方誤差)loss=mean((predictions-Y).^2,%計算梯度并更新權(quán)重(梯度計算復(fù)雜，示意)%此處可采用數(shù)值微分或自動微分工具箱(視環(huán)境支持)%簡化為權(quán)重減去學(xué)習(xí)率乘梯度的示意%model.attentionWeights{1}.Wq=model.att%本示例不實現(xiàn)梯度細(xì)節(jié)，展示整體流程function[meanPrediction,uncertainty]=predict_mc_dropout(model,%利用訓(xùn)練好的模型及MC-Dropout機(jī)制進(jìn)行多次前向傳播采樣，計算均值和不predictions=zeros(numSamples,model.predictionHorizon,model.dropoutEnabled=true;%開啟Dropout激活，實現(xiàn)蒙特卡洛采樣encodedFeatures=transformer_encoder(inpu出pred=prediction_head(encodedFeatures,model);%預(yù)測值predictions(i,:,:)=pred;%存儲采樣結(jié)果meanPrediction=squeeze(mean(predictions,1));%計算多次采樣均值作為uncertainty=squeeze(var(predictions,0,1));%計算采樣方差作為不確定性估計%保存預(yù)測均值調(diào)用%保存預(yù)測不確定性save('prediction_uncertainty.mat','uncertainty');%件csvwrite('prediction_uncertainty.csv',uncertainty);%導(dǎo)出不確定性functionmetrics=evaluate_modelperformance(yTrue,yPred)%計算多個評價指標(biāo)，全面評估模型預(yù)測性能%yTrue:真實值，尺寸為[樣本數(shù)，變量數(shù)]%yPred:預(yù)測值，尺寸為[樣本數(shù)，變量數(shù)]n=size(yTrue,1);%樣本數(shù)量mse_vals=zeros(1,m);%均方誤差初始化mae_vals=zeros(1,m);%平均絕對誤差初始化mape_vals=zeros(1,m);%平均絕對百分比誤差初始化mbe_vals=zeros(1,m);%平均偏差初始化r2_vals=zeros(1,m);%決定系數(shù)初始化mae_vals(i)=mean(abs(e));%平均絕對誤差mape_vals(i)=mean(abs(e./yTrue(:,i)))*100;%百分比誤差mbe_vals(i)=mean(e);%平均偏差ss_res=sum(e.^2);%ss_tot=sum((yTrue(:,i)-mean(yTrue(:,i))).^2);%總平方和r2_vals(i)=1-ss_res/ss_tot;%決定系數(shù)R2%VaR與ES計算(95%置信度)var95=prctile(yTrue-yPred,5);%計算5%分位損失，作為VaRes95=mean((yTrue-yPred).*(yTrue-yPred<=var95));%計算平均超額metrics.R2=r2_vals;%存儲R2設(shè)計繪制訓(xùn)練、驗證和測試階段的實際值與預(yù)測值對比圖復(fù)制functionplot_actual_vs_predicted(yTrue,yPred,titleStr)%繪制實際值和預(yù)測值的折線對比圖，直觀展示模型效果%yTrue和yPred尺寸均為[樣本數(shù)，變量數(shù)]holdon;%保持繪圖colors=lines(size(yTrue,2));%plot(yTrue(:,i),'Color',colors(i,:),'LineWidth',1.5);%繪制實際值曲線plot(yPred(:,i),'--','Color',colors(i,:),'LineWidth',1.5);%繪制預(yù)測值虛線legendEntries=cell(1,size(yTrulegendEntries{i}=['真實值變量’,num2str(i)];legendEntries{i+size(yTrue,2)}=[’預(yù)測值變量’,num2str(i)];legend(legendEntries,'Location','best');%添加圖例xlabel('樣本序號’);%X軸標(biāo)簽ylabel('數(shù)值’);%Y軸標(biāo)簽title(titleStr);%圖標(biāo)題gridon;%打開網(wǎng)格holdoff;%釋放繪圖復(fù)制functionplot_error_heatmap%繪制樣本與變量維度上的誤差熱圖，幫助定位誤差分布特點errors=yPred-yTrue;%計算誤差矩陣，尺寸為[樣本數(shù)，變量數(shù)]figure;%新建圖窗imagesc(errors');%轉(zhuǎn)置后繪制熱圖，行對應(yīng)變量，列對應(yīng)樣本colorbar;%顯示顏色條xlabel('樣本序號’);%X軸標(biāo)簽ylabel('變量’);%Y軸標(biāo)簽title('預(yù)測誤差熱圖’);%標(biāo)題set(gca,'YTick',1:size(errors,2));%設(shè)置Y軸刻度對應(yīng)變量編號設(shè)計繪制殘差分布圖復(fù)制%繪制殘差(預(yù)測誤差)直方圖，觀察誤差分布形態(tài)histogram(errors(:,i),'Normalization','probab設(shè)計繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖functionplot_performance_metrics(metrics)metricNames={'MSE','MAE','MAPE','MBE','numMetrics=length(memetricData=zeros(numMetrimetricData(1,:)=metrimetricData(2,:)=metrimetricData(3,:)=metricmetricData(5,:)=metrxlabel('變量');%X軸標(biāo)簽legend(metricNames,'Location','northwest');%添加圖例第六階段：精美GUI界面GUI主界面設(shè)計(基于MATLABAppDesigner)復(fù)制%創(chuàng)建一個MATLABAppDesigner風(fēng)格的GUI,完成需求中指定功能%新建圖窗并設(shè)定屬性fig=uifigure('Name’,'MC-DropoutTransformer多變量時序預(yù)測%文件選擇按鈕及回顯框12030]);%文件選擇按鈕30]);%文件路徑顯示標(biāo)簽%模型參數(shù)輸入框和標(biāo)簽editLR=uieditfield(fig,'numeric','Position',[80500100editBatch=uieditfield(fig,'numereditEpochs=uieditfield(fig,'numeri%按鈕：開始訓(xùn)練與評估%按鈕：導(dǎo)出結(jié)果%按鈕：繪制誤差熱圖%按鈕：繪制殘差分布圖%按鈕：繪制性能指標(biāo)柱狀圖%訓(xùn)練狀態(tài)文本框txtStatus=uitextarea(fig,'Editable’,'off','Position',[%事件：文件選擇btnFile.ButtonPushedFcn=@(btn,eve%事件：訓(xùn)練按鈕btnTrain.ButtonPushedFcn=@(btn,event)train_button_callback(1blFilePath,editLR,editBatch,%事件：導(dǎo)出結(jié)果btnExport.ButtonPushedFcn=@(btn,event)export_results_callbac%事件：繪制誤差熱圖btnHeatmap.ButtonPushedFcn=@(bplot_error_heatmap_callbac%事件：繪制殘差圖btnResidual.ButtonPushedFcn=@(btn,event)plot_residual_callback();%事件：繪制性能指標(biāo)柱狀圖btnMetrics.ButtonPushedFcn=@(btn,event)plot_metrics_callback();functionselect_file_callback(lblFilePath)%文件選擇回調(diào)函數(shù)，彈出文件選擇框并回顯路徑[file,path]=uigetfile({'*.mat;*.csv',’數(shù)據(jù)文件(*.mat,*.csv)'},’ifisequal(file,0)functiontrain_button_callback(lblFilePath,editLR,edi%驗證輸入?yún)?shù)合法性iflr<=0||lr>1ifbatchSize<=0||mod(batchSize,1)~=0示ifepochs<=0||mod(e示txtStatus.Value={’正在加載數(shù)據(jù)...'};drawnow;%更新狀態(tài)欄顯示%讀取數(shù)據(jù)[~,~,ext]=fileparts(filePath);%ifstrcmp(ext,'.csv')elseifstrcmp(ext,'.mat')fields=fieldnames(loadedData);dataRaw=loadedData.(fields{1}txtStatus.Value={’數(shù)據(jù)加載完成，正在預(yù)處理...'};drawnow;%預(yù)處理代碼(如歸一化、滑動窗口處理)根據(jù)前階段實現(xiàn)調(diào)用%此處簡略示范，實際可調(diào)用前面數(shù)據(jù)處理模塊%[XTrain,YTrain,XTest,YTest,params]=preprotxtStatus.Value={’預(yù)處理完成，開始模型構(gòu)建...'};drawnow;%構(gòu)建模型params.learningRate=params.maxEpochs=epochs;params.sequenceLength=50;%可擴(kuò)展為用戶輸入params.predictionHoriparams.numFeatures=size(dataRaw,2);params.numEncoderLaparams.dropoutRate=0.1;model=build_mc_dropout_transformer(params);%txtStatus.Value={’模型構(gòu)建完成，開始訓(xùn)練...'};drawnow;%調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)(訓(xùn)練實現(xiàn)詳見第三階段代碼)%modelTrained=trainmcdropout%此處模擬訓(xùn)練完成狀態(tài)%[yPred,uncertainty]=predict_mc_dropout(modparams.mcDropoutSamplefunctionexport_results_c%假設(shè)預(yù)測結(jié)果存儲在變量meanPrediction和uncertainty中save('meanPredictioncsvwrite('meanPrediction.csv',meanPrediction);%導(dǎo)出CSVcsvwrite('uncertainty.functionplot_error_hea%觸發(fā)繪制誤差熱圖函數(shù)ifisempty(yTrue)||isempty(yPred)functionplot_residual%觸發(fā)繪制殘差分布圖函數(shù)ifisempty(yTrue)||isempty(yPred)plot_residual_distribution(yTrue,yPrfunctionplot_metrics_callback()%觸發(fā)繪制性能指標(biāo)柱狀圖函數(shù)ifisempty(yTrue)|isempty(yPred)uialert(gcf,'缺少預(yù)測或真實數(shù)據(jù)，無法繪圖’,'錯誤’);metrics=evaluate_model_performance(yTrue,yPred);plot_performance_metrics(metr完整代碼整合封裝復(fù)制functionmc_dropout_tr%MC-DropoutTransformer多變量時間序列預(yù)測完整GUI程序%包含環(huán)境準(zhǔn)備