目錄 4項(xiàng)目背景介紹 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 5精準(zhǔn)建模多變量時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特征 5提升時(shí)間序列預(yù)測(cè)的泛化能力和魯棒性 5 5實(shí)現(xiàn)高效的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)降維與特征提取 5 5推動(dòng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的可解釋性研究 6 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6時(shí)間序列多變量復(fù)雜依賴(lài)難以刻畫(huà) 6時(shí)間序列長(zhǎng)度和形態(tài)差異引發(fā)的對(duì)齊困難 6聚類(lèi)劃分結(jié)果的穩(wěn)定性和代表性不足 6高維多變量數(shù)據(jù)帶來(lái)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)大 6模型訓(xùn)練易陷入過(guò)擬合 7不同時(shí)間序列數(shù)據(jù)噪聲和異常值干擾嚴(yán)重 7預(yù)測(cè)結(jié)果解釋性不足難以推廣應(yīng)用 7項(xiàng)目模型架構(gòu) 7項(xiàng)目模型描述及代碼示例 8項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 1結(jié)合動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新融合 多變量時(shí)間序列的全局與局部特征協(xié)同提取 1高維數(shù)據(jù)的有效降維和模式提煉 Transformer自注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整 針對(duì)噪聲與異常值的魯棒設(shè)計(jì) 模塊化結(jié)構(gòu)便于擴(kuò)展與優(yōu)化 跨領(lǐng)域多樣化數(shù)據(jù)適應(yīng)性強(qiáng) 兼顧預(yù)測(cè)性能與計(jì)算效率的平衡 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 金融市場(chǎng)多資產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè) 智能交通流量分析與管理 氣象多要素時(shí)間序列預(yù)測(cè) 醫(yī)療健康多指標(biāo)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè) 能源消耗與生產(chǎn)優(yōu)化 智能制造與工業(yè)4.0 項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) Transformer模型的訓(xùn)練難點(diǎn) 時(shí)間序列長(zhǎng)度和變量數(shù)量的適配 模型更新與在線(xiàn)學(xué)習(xí)能力 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說(shuō)明 模塊功能說(shuō)明 20項(xiàng)目部署與應(yīng)用 21 21部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 21 21實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 21 21 2自動(dòng)化CI/CD管道 22 2前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 2安全性與用戶(hù)隱私 2 23故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 23模型更新與維護(hù) 23 23項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向 23 23異常檢測(cè)與解釋機(jī)制增強(qiáng) 23 24 24 24在線(xiàn)學(xué)習(xí)與持續(xù)訓(xùn)練能力 24 24 24跨平臺(tái)部署與輕量化模型設(shè)計(jì) 24項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 25 25第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 25 25關(guān)閉報(bào)警信息 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗 清空變量 檢查環(huán)境所需的工具箱 配置GPU加速 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(cè)和處理功能) 28數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 29 防止過(guò)擬合與超參數(shù)調(diào)整 設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 第六階段：精美GUI界面 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)結(jié)合K均值聚類(lèi)和Transformer編碼器進(jìn)行多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹序列的典型形態(tài)和演變趨勢(shì)，減小噪聲干擾，提高Transformer編碼器能夠進(jìn)一步在序列內(nèi)部和不同變量間建模復(fù)雜的時(shí)間依賴(lài)DTW-Kmeans-Transformer三者融合的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方案，推動(dòng)理論與應(yīng)用的深度結(jié)合。該項(xiàng)目不僅豐富了時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法體系，促進(jìn)了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，也為實(shí)際工業(yè)和科研場(chǎng)景中復(fù)雜多變量數(shù)據(jù)的智能分析提供了創(chuàng)新路徑。通過(guò)高效的模型設(shè)計(jì)與細(xì)致的調(diào)參優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性能和計(jì)算效率的平衡，從而滿(mǎn)足實(shí)際場(chǎng)景中對(duì)實(shí)時(shí)性和精度的雙重要求。整體來(lái)看，本項(xiàng)目背景扎根于大數(shù)據(jù)環(huán)境下時(shí)間序列分析的前沿挑戰(zhàn)，結(jié)合經(jīng)典方法和現(xiàn)代技術(shù)，構(gòu)建一套全面、系統(tǒng)的預(yù)測(cè)框架，具有顯著的理論價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。項(xiàng)目目標(biāo)與意義實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量時(shí)間序列中復(fù)雜非線(xiàn)性和非平穩(wěn)動(dòng)態(tài)的精準(zhǔn)捕捉，利用DTW解決時(shí)間軸不對(duì)齊問(wèn)題，結(jié)合K均值聚類(lèi)提取典型模式，借助Transformer編碼器深度建模序列內(nèi)部及變量間依賴(lài)關(guān)系，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。通過(guò)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行基于DTW的相似性聚類(lèi)，有效過(guò)濾噪聲和異常波動(dòng)，增強(qiáng)模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，保證在不同應(yīng)用場(chǎng)景下均能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的預(yù)測(cè)效果，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合DTW與K均值聚類(lèi)的經(jīng)典相似度分析與劃分技術(shù)，與Transformer的現(xiàn)代自注意力機(jī)制相融合，推動(dòng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的創(chuàng)新升級(jí)，豐富算法庫(kù)，推動(dòng)領(lǐng)域交叉融合發(fā)展。利用聚類(lèi)技術(shù)將海量復(fù)雜多變量數(shù)據(jù)劃分為若干典型模式，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提升模型訓(xùn)練效率，降低計(jì)算資源消耗，為實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和在線(xiàn)更新提供技術(shù)保障。該項(xiàng)目模型適用于設(shè)備故障預(yù)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等多種工業(yè)應(yīng)用，通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)幫助決策制定，提高運(yùn)營(yíng)效率和安全性。聚類(lèi)結(jié)果和Transformer注意力機(jī)制均可提供對(duì)時(shí)間序列內(nèi)在結(jié)構(gòu)和重要時(shí)刻的解釋?zhuān)兄诮沂緮?shù)據(jù)本質(zhì)規(guī)律，增強(qiáng)模型透明度和用戶(hù)信任。模型具備廣泛適用性，能夠處理醫(yī)療健康、能源消耗、交通流量等多領(lǐng)域多變量序列數(shù)據(jù)，助力跨行業(yè)智能分析與優(yōu)化。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案多變量時(shí)間序列變量間存在復(fù)雜的非線(xiàn)性交互及長(zhǎng)期依賴(lài)，傳統(tǒng)方法難以捕捉全面信息。解決方案采用Transformer編碼器的自注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)全局依賴(lài)建模，準(zhǔn)確反映變量間及時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)關(guān)系。不同時(shí)間序列存在時(shí)間尺度及事件節(jié)奏差異，導(dǎo)致直接比較失效。通過(guò)引入DTW算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)間軸，實(shí)現(xiàn)序列的非線(xiàn)性對(duì)齊，保障相似性度量的準(zhǔn)確性，為后續(xù)聚類(lèi)和預(yù)測(cè)提供可靠基礎(chǔ)。K均值聚類(lèi)對(duì)初始中心敏感，且聚類(lèi)數(shù)目選擇復(fù)雜。采用基于DTW距離的K均值改進(jìn)算法，結(jié)合多次初始化與輪廓系數(shù)等指標(biāo)自動(dòng)確定聚類(lèi)數(shù)，確保劃分的穩(wěn)定性和簇的代表性。多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)維度高，計(jì)算DTW距離及訓(xùn)練Transformer模型資源消耗大。設(shè)計(jì)分布式計(jì)算與并行算法優(yōu)化DTW計(jì)算流程，利用聚類(lèi)降維減少樣本量，合理調(diào)整Transformer參數(shù)規(guī)模，提升整體計(jì)算效率。項(xiàng)目模型架構(gòu)該項(xiàng)目整體架構(gòu)包括三個(gè)核心模塊：動(dòng)態(tài)時(shí)間統(tǒng)K均值算法主要針對(duì)歐式距離設(shè)計(jì)，直接套用不適用于DTW距離空間，故本項(xiàng)目采用DTW-Kmeans方法，通過(guò)迭代更新聚類(lèi)中心(質(zhì)心)采用DTW平均(即序列的DTWbarycenter),確保每個(gè)簇的代表性序列能夠真實(shí)反映簇內(nèi)序列的整最后，采用Transformer編碼器對(duì)聚類(lèi)后的序列進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。Transformer項(xiàng)目模型描述及代碼示例變量形式為[樣本數(shù)x時(shí)間步長(zhǎng)x變量數(shù)]timeSeriesData=data.timeSeries;%提取時(shí)間序列矩陣numSamples=size(timforj=i+1:numSamplesdistSum=0;%初始化兩個(gè)序列間DTW距離累積值seq1=squeeze(timeSeriesData(i,:,v));%第i個(gè)樣本第vseq2=squeeze(timeSeriesData(j,:,v));%第j個(gè)樣本第vdtwDistMatrix(i,j)=distSum;%賦值上三角%初始化聚類(lèi)中心為隨機(jī)樣本索引initCenters=randperm(numSamples,k);%隨機(jī)選擇初始中心序列索引clusterCenters=timeSeriesData(initCenters,:,:);%聚類(lèi)中心初始化%聚類(lèi)分配步驟forv=1:size(timeSeriesData,3)seq1=squeeze(timeSeriesData(i,:,v));dist=dtw(seq1,seq2);distSum=distSum+disifdistSum<minDistminDist=distSum;%聚類(lèi)中心更新步驟，采用DTWbarycenter平均clusterIdx=find(clusterLabeifisempty(clusterIdx)%多變量序列平均計(jì)算%聚合所有序列變量v進(jìn)行DTWbarycenter計(jì)算seqSet=squeeze(timeSeriesData(clusterIdx,:,v));clusterCenters(c,:,v)=newCenterSeq;%更新中心%Step4:生成Transformer編碼器模型輸入clusterIdx=find(clusseq=squeeze(timeSeriesData(clusterIdx(i),:X_train=cat(3,X_train,seq(1:end-1,Y_train=cat(3,Y_train,seq(2:end,:)');%目標(biāo)為后T-1時(shí)刻importernal.dl.*numLayers=2;%Transformer層數(shù)transformerEncoderLayer(hiddenDim,numHeads,hiddenDim*'encoder1')%第一層Transformer編碼器transformerEncoderLayer(hiddenDim,numHeads,hiddenDim*'encoder2’)%第二層Transformer編碼器options=trainingOptions('adam',...'InitialLearnRate',1e-3,...%初始學(xué)習(xí)率'Shuffle','every-epoch',...%testSeq=squeeze(timeSeriesData(1,:,:))’;%取第1個(gè)樣本作為測(cè)試輸入，轉(zhuǎn)置為[變量數(shù)x時(shí)間步長(zhǎng)]predictedSeq=predict(net,testSeq(:,1:end-1));%預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻，輸入dtwBarycenterAveraging為自定義實(shí)現(xiàn)或第三方庫(kù)接口，需保證正確導(dǎo)入項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新本項(xiàng)目將傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)方法與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)深Transformer編碼器通過(guò)多頭自注意力機(jī)制賦予不同時(shí)間步和變量不同的權(quán)重，Transformer模型通過(guò)注意力機(jī)制自動(dòng)降低項(xiàng)目設(shè)計(jì)充分考慮了計(jì)算資源限制，利用聚類(lèi)進(jìn)行有效降維，避免Transformer模型過(guò)大導(dǎo)致計(jì)算瓶頸。DTW距離計(jì)算和聚類(lèi)過(guò)程通過(guò)合理迭代和近似方法加速，整體模型既保證預(yù)測(cè)效果，又實(shí)現(xiàn)了較高的運(yùn)行效率和可擴(kuò)展性。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域多變量傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，借助DTW對(duì)不同時(shí)序設(shè)備信號(hào)進(jìn)行彈性匹配，結(jié)合聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)設(shè)備典型工作模式，Transformer編碼器預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)狀態(tài)，提前預(yù)警潛在故障，降低停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，提高維護(hù)效率。應(yīng)用于股票、債券等多資產(chǎn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，DTW處理不同資產(chǎn)交易節(jié)奏差異，聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)價(jià)格波動(dòng)的典型模式，Transformer深度建模資產(chǎn)間復(fù)雜動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)的短期與中期價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)，輔助投資決策。聚類(lèi)挖掘交通流量模式，Transformer捕獲時(shí)空依賴(lài)性，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)交通流預(yù)測(cè)，支持智能信號(hào)控制與交通擁堵緩解方案設(shè)計(jì)。聚類(lèi)揭示氣象變量典型變化趨勢(shì)，Transformer模型捕獲長(zhǎng)時(shí)間尺度的氣象演變，提升短期天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度，輔助災(zāi)害預(yù)警?；颊呱碇笜?biāo)如心率、血壓等多變量時(shí)間序列，通過(guò)DTW實(shí)現(xiàn)不規(guī)則監(jiān)測(cè)時(shí)間對(duì)齊，聚類(lèi)識(shí)別健康狀況典型變化模式，Transformer進(jìn)行未來(lái)狀態(tài)預(yù)測(cè)，支持個(gè)性化診療和慢病管理。對(duì)工廠或建筑能源消耗的多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用DTW處理不規(guī)則采樣，聚類(lèi)總結(jié)用能模式，Transformer深度學(xué)習(xí)時(shí)序變化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)能源需求預(yù)測(cè)，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，降低能耗和成本。智能制造與工業(yè)4.0在智能制造系統(tǒng)中，多變量傳感器數(shù)據(jù)反映設(shè)備和流程動(dòng)態(tài)，DTW保證多傳感器時(shí)間對(duì)齊，聚類(lèi)幫助發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的典型模式，Transformer助力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)和工藝優(yōu)化，推動(dòng)制造智能化轉(zhuǎn)型。項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)V(兩兩序列動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整)V基于DTW距離的K均值聚類(lèi)(聚類(lèi)中心采用DTWbarycenter)V聚類(lèi)結(jié)果與代表序列V構(gòu)建Transformer編碼器輸入(使用聚類(lèi)中心和簇內(nèi)序列)|VVTransformer編碼器訓(xùn)練(多頭自注意力機(jī)制提取特征)V未來(lái)時(shí)間序列預(yù)測(cè)輸出項(xiàng)目需確保輸入的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)質(zhì)量，剔除明顯的缺失值和異常數(shù)據(jù)，統(tǒng)一采樣頻率。預(yù)處理階段尤其重要，因?yàn)镈TW距離計(jì)算對(duì)噪聲敏感，數(shù)據(jù)不一致將影響相似度計(jì)算和聚類(lèi)結(jié)果，進(jìn)而影響整個(gè)預(yù)測(cè)性能。DTW算法復(fù)雜度為0(N*M)(N、M為序列長(zhǎng)度),面對(duì)大規(guī)模樣本和長(zhǎng)序列，計(jì)算成本較高。項(xiàng)目應(yīng)采用窗口約束(如Sakoe-Chiba帶)、下采樣等方法優(yōu)化DTW計(jì)算，或利用并行計(jì)算加速，保證流程效率。K均值聚類(lèi)中簇?cái)?shù)k的選取對(duì)模型性能影響顯著。項(xiàng)目建議采用多種聚類(lèi)評(píng)估指標(biāo)(輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等)綜合判斷聚類(lèi)數(shù)目，避免過(guò)度分割或聚合導(dǎo)致信息丟失，確保聚類(lèi)結(jié)果穩(wěn)定且有意義。Transformer模型的訓(xùn)練難點(diǎn)Transformer模型對(duì)超參數(shù)敏感，過(guò)深過(guò)大易過(guò)擬合，過(guò)淺則難以捕捉復(fù)雜依賴(lài)。項(xiàng)目應(yīng)結(jié)合交叉驗(yàn)證調(diào)整層數(shù)、頭數(shù)、隱藏層維度等，合理配置正則化和早停策略，防止訓(xùn)練陷入局部最優(yōu)或過(guò)擬合。復(fù)制%設(shè)置隨機(jī)種子，保證數(shù)據(jù)可復(fù)現(xiàn)rng(42);%固定隨機(jī)種子，確保每次生成數(shù)據(jù)一致numFeatures=5;%特征數(shù)量(5個(gè)不同因素)%初始化數(shù)據(jù)矩陣，維度為樣本數(shù)x時(shí)間步長(zhǎng)x特征數(shù)data=zeros(numSamples,timeSteps,numFeatures);%創(chuàng)建空矩%1.趨勢(shì)性因素-線(xiàn)性增長(zhǎng)加噪聲baseTrend=linspace(0,10,timeSteps);%生成線(xiàn)性趨勢(shì)序列noise=0.5*randn(1,timeSteps);%添加正態(tài)噪聲，幅度為0.5data(i,:,1)=baseTrend+noise;%第一特征賦值，體現(xiàn)趨勢(shì)性因素%2.季節(jié)性因素-正弦波周期變化疊加隨機(jī)波動(dòng)freq=2*pi/20;%周期為20時(shí)間步amplitude=5+rand();%振幅帶隨機(jī)變化，范圍5~6phaseShift=rand()*2*pi;%隨機(jī)相位偏移seasonalPattern=amplitude*sin(freq*(1:timeSteps)+phaseShift);%生成季節(jié)性波形noise=0.data(i,:,2)=seasonalPattern+noise;%第二特征賦值，體現(xiàn)季節(jié)性%3.隨機(jī)游走因素-累積正態(tài)分布步長(zhǎng)變化steps=0.2*randn(1,timeSteps);%每一步隨機(jī)變化，幅度0.2randomWalk=cumsum(steps);%累積生成隨機(jī)游走序列data(i,:,3)=randomWalk;%第三特征賦值，體現(xiàn)隨機(jī)游走%4.突發(fā)事件因素-稀疏隨機(jī)高峰baseSignal=zeros(1,timeSteps);%初始化為零序列numSpikes=randi([1,3]);%每個(gè)序列隨機(jī)1到3個(gè)突發(fā)峰值spikePositions=randi([10,timeSteps-10],1,numSpispikeWidth=randi([3,7]);%峰值寬度隨機(jī)3到7個(gè)時(shí)間步spikeHeight=10+5*rand();%峰值高度隨機(jī)10到15之間startIdx=max(1,posendIdx=min(timeSteps,pos+floor(spbaseSignal(startIdx:endIdx)=baseSignal(startIdx:enspikeHeight*gausswin(endIdx-startIdx+1)';%使用高斯窗構(gòu)造平滑峰值noise=0.2*randn(1,timeSteps);%添加少量噪聲data(i,:,4)=baseSignal+noise;%第四特征賦值，體現(xiàn)突發(fā)事件特征%5.周期疊加趨勢(shì)因素-多重正弦波疊加加線(xiàn)性趨勢(shì)fori=1:numSamptrend=0.05*t;%輕微線(xiàn)性趨勢(shì)multiFreq=2*sin(2*pi*t/15)+1.5*sin(2*pi*t/40+pi/4);%兩個(gè)不同頻率的疊加正弦波noise=0.4*randn(1,timeSteps);%隨機(jī)噪聲data(i,:,5)=trend+multiFreq+noise;%第五特征賦值，save('simulated_multivariate_timeseries.mat','data');%保存生成數(shù)據(jù)%變換數(shù)據(jù)格式保存為CSV,逐個(gè)樣本保存為行，格式：[樣本編號(hào)，時(shí)間步1特征1,時(shí)間步1特征2,...,時(shí)間步T特征N]csvData=zeros(numSamples,timeSteps*numFeaturesfori=1:numSampflattened=reshape(squeeze(data(i,:,:))’,1,[]);%將時(shí)間步和特征二維數(shù)據(jù)展平為一維行向量，先轉(zhuǎn)置成特征x時(shí)間步再展平csvData(i,2:end)=flattened;%代碼詳細(xì)說(shuō)明：·第五因素結(jié)合多頻正弦波與輕微線(xiàn)性趨勢(shì)，反映復(fù)雜疊加周期變化。項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說(shuō)明/data%存放原始數(shù)據(jù)和生成的模擬數(shù)據(jù)raw/%真實(shí)采集或外部導(dǎo)/src%項(xiàng)目主程序源代碼%數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊%讀取和格式化數(shù)據(jù)函數(shù)%數(shù)據(jù)清洗及缺失值處理%標(biāo)準(zhǔn)化歸一化處理%聚類(lèi)模塊—dtw_kmeans.m現(xiàn)train_transformer.m%訓(xùn)練流程及超參數(shù)配置——dtw_distance.m—plot_results.m%工具函數(shù)和輔助腳本%結(jié)果可視化函數(shù)(無(wú)畫(huà)布繪圖時(shí)%統(tǒng)一日志管理L——config.m%參數(shù)統(tǒng)一管理入口 %實(shí)驗(yàn)?zāi)_本和測(cè)試用例%一鍵訓(xùn)練腳本%性能評(píng)估與驗(yàn)證%單模塊功能測(cè)試%部署相關(guān)腳本及說(shuō)明%模型導(dǎo)出與保存格式%預(yù)測(cè)服務(wù)接口實(shí)現(xiàn)%部署說(shuō)明文檔%項(xiàng)目文檔資料%項(xiàng)目總覽和快速入門(mén)說(shuō)明·聚類(lèi)模塊(/clustering):實(shí)現(xiàn)基于DTW距離的K均值聚類(lèi)算法，包含對(duì)簇中心序列的DTWbarycenter計(jì)算，有效提取時(shí)間序列的代表模式，·模型模塊(/model):搭建基于Transform·文檔模塊(/docs):包含設(shè)計(jì)文檔、用戶(hù)手冊(cè)和更新日志，支持項(xiàng)目管項(xiàng)目部署與應(yīng)用構(gòu)建模塊化的系統(tǒng)架構(gòu)，將數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)推理、結(jié)果展示和運(yùn)維監(jiān)控分層設(shè)計(jì)。通過(guò)松耦合接口實(shí)現(xiàn)模塊間數(shù)據(jù)流通，支持單獨(dú)擴(kuò)展和升級(jí)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定與靈活。架構(gòu)設(shè)計(jì)注重實(shí)時(shí)性和擴(kuò)展性，支持高并發(fā)多任務(wù)并行處理。項(xiàng)目?jī)?yōu)先支持基于MATLAB運(yùn)行環(huán)境的本地部署和服務(wù)器端部署。依賴(lài)MATLAB根據(jù)實(shí)際需求，可遷移至支持MATLAB代碼的云平臺(tái)或集成容器環(huán)境(Docker)實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)部署。部署階段集成模型加載模塊，支持預(yù)訓(xùn)練Transformer模型的高效讀取及序列輸入格式轉(zhuǎn)換。結(jié)合模型剪枝、量化等技術(shù)優(yōu)化推理速度和內(nèi)存占用，確保在資源受限環(huán)境下的流暢推理。實(shí)現(xiàn)接口模塊，接收實(shí)時(shí)多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化和清洗，基于DTW距離的聚類(lèi)模塊動(dòng)態(tài)更新代表模式，保證預(yù)測(cè)模型對(duì)實(shí)時(shí)變化的敏感性和適應(yīng)性。設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔的文本式結(jié)果展示和導(dǎo)出機(jī)制，支持將預(yù)測(cè)結(jié)果以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式(如開(kāi)發(fā)用戶(hù)界面，實(shí)現(xiàn)結(jié)果查詢(xún)、批量處理和參數(shù)調(diào)整。GPU/TPU加速推理在支持的硬件環(huán)境中啟用GPU加速，調(diào)用MATLABDeepLearningToolbox的GPU計(jì)算功能，顯著提升Transformer模型訓(xùn)練與推理效率。未來(lái)可擴(kuò)展集成TPU或FPGA加速模塊，滿(mǎn)足更高計(jì)算性能需求。部署監(jiān)控系統(tǒng)健康狀態(tài)、資源占用和任務(wù)執(zhí)行日志，實(shí)現(xiàn)異常自動(dòng)告警。結(jié)合MATLAB的調(diào)度工具，支持任務(wù)自動(dòng)啟動(dòng)、停止及定時(shí)執(zhí)行，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和高可用性。結(jié)合Git版本管理和持續(xù)集成平臺(tái)，自動(dòng)化代碼測(cè)試、構(gòu)建和部署流程。通過(guò)單元測(cè)試、集成測(cè)試驗(yàn)證各模塊功能，確保每次代碼更新不會(huì)影響系統(tǒng)整體性能，提升開(kāi)發(fā)效率和軟件質(zhì)量。開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化RESTfulAPI接口，支持外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用預(yù)測(cè)服務(wù)。實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)功能的遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)，便于集成至企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)或其他智能決策平臺(tái)。設(shè)計(jì)簡(jiǎn)易的前端展示頁(yè)面，結(jié)合MATLAB生成的結(jié)果數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的多格式導(dǎo)出(Excel、CSV、JSON),滿(mǎn)足不同用戶(hù)和系統(tǒng)的需求，支持離線(xiàn)和在線(xiàn)數(shù)據(jù)分析。部署階段強(qiáng)化數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的加密保護(hù)，采用權(quán)限管理和身份認(rèn)證機(jī)制，防止未授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)。保障敏感數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)和分析過(guò)程中得到充分保護(hù)，符合行業(yè)安全合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的權(quán)限管理系統(tǒng)，劃分?jǐn)?shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)層級(jí)，保障不同用戶(hù)和應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)控制，支持審計(jì)日志，提升系統(tǒng)安全和合規(guī)性。設(shè)計(jì)自動(dòng)備份機(jī)制，定期保存模型狀態(tài)、配置參數(shù)和數(shù)據(jù)快照，結(jié)合容錯(cuò)恢復(fù)策略，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)故障時(shí)快速回滾和恢復(fù)，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性。實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)更新模塊，根據(jù)新數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練和驗(yàn)證，支持在線(xiàn)微調(diào)與增量學(xué)習(xí)，確保模型長(zhǎng)期適應(yīng)環(huán)境變化，保持高準(zhǔn)確度和魯棒性。結(jié)合反饋數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果監(jiān)控，定期評(píng)估模型性能，調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提升預(yù)測(cè)能力和效率，保持項(xiàng)目技術(shù)領(lǐng)先性和應(yīng)用價(jià)值。項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向未來(lái)將引入更多類(lèi)型數(shù)據(jù)，如文本日志、圖像數(shù)據(jù)或地理信息，與多變量時(shí)間序列結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合預(yù)測(cè)。豐富輸入信息源，提升模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度。增強(qiáng)模型對(duì)異常點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別能力，結(jié)合可解釋性技術(shù)揭示異常產(chǎn)生的內(nèi)在原因，提供更透明的預(yù)測(cè)結(jié)果解釋?zhuān)瑤椭脩?hù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持。探索引入更先進(jìn)的Transformer變體，如帶時(shí)間卷積模塊的Transformer或混合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)模型對(duì)時(shí)序空間依賴(lài)和圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的表達(dá)能力，提升多變量復(fù)雜依賴(lài)建模能力。針對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模激增，開(kāi)發(fā)分布式DTW計(jì)算和分布式Transformer訓(xùn)練框架，利用多機(jī)多卡資源實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練和推理，滿(mǎn)足工業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需求。開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法，支持隨時(shí)間演進(jìn)自動(dòng)調(diào)整聚類(lèi)簇?cái)?shù)和中心，適應(yīng)數(shù)據(jù)特征變化，保持聚類(lèi)結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)模型適應(yīng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的能力。實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)增量學(xué)習(xí)機(jī)制，模型能夠?qū)崟r(shí)從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和調(diào)整，縮短模型更新周期，提高對(duì)環(huán)境變化的快速響應(yīng)能力，適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)和金融市場(chǎng)等動(dòng)態(tài)變化頻繁結(jié)合對(duì)抗訓(xùn)練、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，提升模型對(duì)噪聲、異常和未知分布的適應(yīng)力，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，確保在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)環(huán)境下持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。開(kāi)發(fā)基于網(wǎng)頁(yè)或桌面應(yīng)用的交互式分析平臺(tái)，支持用戶(hù)靈活探索聚類(lèi)結(jié)果、注意力權(quán)重和預(yù)測(cè)趨勢(shì)，增強(qiáng)模型結(jié)果的可理解性和用戶(hù)體驗(yàn)。設(shè)計(jì)模型輕量化版本，適配邊緣計(jì)算和移動(dòng)設(shè)備部署，實(shí)現(xiàn)低延遲、高效率的本地預(yù)測(cè)，拓寬應(yīng)用場(chǎng)景，滿(mǎn)足智慧城市、智能制造等分布式部署需求。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論Transformer編碼器的引入通過(guò)自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量序列復(fù)雜時(shí)序維數(shù)據(jù)的智能預(yù)測(cè)需求。項(xiàng)目在部署方案中全面考慮系統(tǒng)架構(gòu)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、等方向持續(xù)提升，努力打造更加智能、高效和可信賴(lài)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)解決方案。程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn)第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備清空環(huán)境變量復(fù)制clearvars;%清除工作區(qū)中所有變量，釋放內(nèi)存空間，避免舊變量干擾新程序關(guān)閉報(bào)警信息復(fù)制warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息，避免運(yùn)行過(guò)程中的警告信息干擾輸出顯示關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗復(fù)制closeall;%關(guān)閉所有打開(kāi)的圖形窗口，防止前面圖窗殘留影響當(dāng)前繪圖或界面復(fù)制clear;%清除所有變量和函數(shù)，確保工作區(qū)干凈，避免變量沖突清空命令行復(fù)制clc;%清空命令行窗口內(nèi)容，提供干凈的輸出環(huán)境，方便查看程序輸出結(jié)果檢查環(huán)境所需的工具箱復(fù)制requiredToolboxes={'StatisticsandMachineLearningToolbox','DeepLearningToolbox'};%定義所需工具箱名稱(chēng)列表V=ver;%獲取當(dāng)前安裝的所有工具箱信息installedToolboxes={v.Name};%提取已安裝工具箱名稱(chēng)列表fori=1:lengtif~any(strcmp(requiredToolboxes{i},installedToolboxes))fprintf('缺少工具箱：%s,請(qǐng)安裝后重試。\n',requiredToolboxes{i});%提示缺少必要工具箱error('環(huán)境檢查失敗’);%拋出錯(cuò)誤，終止程序，防止后續(xù)運(yùn)行失敗fprintf('所有所需工具箱均已安裝。\n');%確認(rèn)環(huán)境準(zhǔn)備完畢配置GPU加速ifgpuCount>0fprintf('GPU加速已啟用，使用設(shè)備：%s\n',gpuDevice.Name);%所選GPU設(shè)備信息使用CPU第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能filename='simulated_multivariate_timeseries.csv';%定rawData=readmatrix(filename);%讀取CSV文件數(shù)據(jù)，得到矩陣格式，包含樣本ID和所有變量序列數(shù)據(jù)%去除樣本編號(hào)列，保留序列數(shù)據(jù)dataMatrix=rawData(:,2:end);%去除第一列樣%將數(shù)據(jù)重塑為三維矩陣：[樣本數(shù)量，時(shí)間步長(zhǎng)，特征數(shù)量]numFeatures=5;%變量數(shù)，已知為5timeSteps=size(dataMatrix,2)/numFeatures;%除以變量數(shù)dataTensor=reshape(dataMatrix',[numFeanumSamples]);%先轉(zhuǎn)置后重塑為特征x時(shí)間步x樣本dataTensor=permute(dataTensor,[3,2,1]);%變換維度為樣本x時(shí)間步%導(dǎo)出處理后的數(shù)據(jù)為MAT文件，方便快速加載%由于數(shù)據(jù)已經(jīng)是數(shù)值矩陣，文本處理不涉及復(fù)雜操作，窗口化處理如下windowSize=20;%定義滑動(dòng)窗口大小，時(shí)間步長(zhǎng)為20stepSize=5;%定義窗口移動(dòng)步長(zhǎng)，重疊部分為windowSize-stepSize%初始化存儲(chǔ)窗口化序列的cell數(shù)組sequence=squeeze(dataTensor(sampleIdx,:,:));%取第sam個(gè)樣本，維度為時(shí)間步x變量whilestartIdxwindowCount=windowCount+1;windowData=sequence(startIdx:startIdx+windowSiz取窗口內(nèi)數(shù)據(jù)，維度為windowSizex變量windows{sampleIdx,windowCount}=windowData;%存儲(chǔ)窗口化數(shù)據(jù)startIdx=startIdx+ste數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測(cè)和處理功能)%對(duì)窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值和異常值處理fori=1:size(windows,1)forj=1:size(windows,2)ifisempty(windows{i,j})winData=windows{i,j}%檢測(cè)缺失值NaN并用線(xiàn)性插值填充forfeatureIdx=1:numFeaturesfeatureSeries=wnanIdx=isnan(featureSeries);%查找缺失值位置ifany(nanIdx)interpData=interp1(validIdx,validData,forfeatureIdx=1:numFeatfeatData=winData(:,feaifidx==1winData(idx,featureIdx)=winDataelseifidx==size(winData,1)winData(idx,featureIdx)=winDatawinData(idx,featureIdx)=mean([winDatafeatureIdx),winData(idx+1數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)forj=1:size(windows,2)ifisempty(windows{i,j})winData=windows{i,smoothedData=zwindowMA=3;%移動(dòng)平均窗口長(zhǎng)度smoothedData(:,featureIdx)=m%標(biāo)準(zhǔn)化處理：零均值單位方差normData=(smoothedData-mu)./sigma;%標(biāo)準(zhǔn)化windows{i,j}=normData;%更新窗口數(shù)據(jù)特征提取與序列創(chuàng)建復(fù)制%特征即為窗口中標(biāo)準(zhǔn)化后的多變量時(shí)間序列，序列創(chuàng)建指構(gòu)造模型輸入輸出對(duì)%輸入X為前windowSize-1時(shí)間步序列，輸出Y為后windowSize-1時(shí)間步序列 (預(yù)測(cè)下一步)forj=1:size(windows,2)ifisempty(windows{i,j})seq=windows{i,j};%窗口數(shù)據(jù)，維度windowSizexnumFeaturesX{i,j}=seq(1:end-1,:)’;%輸入轉(zhuǎn)置為特征數(shù)x時(shí)間步長(zhǎng)Y{i,j}=seq(2:end,:)’;%預(yù)測(cè)目標(biāo)同樣轉(zhuǎn)置劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集復(fù)制%將所有窗口樣本統(tǒng)一整合成數(shù)組，準(zhǔn)備劃分?jǐn)?shù)據(jù)集numTotal=numel(X);%總樣本數(shù)%統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成cell數(shù)組，去除空元素X_all=X(~cellfun('i%設(shè)定訓(xùn)練集比例numTrain=floor(trainRatio*le%隨機(jī)打亂索引randIndices=randperm(length(X_all));%訓(xùn)練集索引和測(cè)試集索引testIdx=randIndices(numTrain+1:end);%創(chuàng)建訓(xùn)練集和測(cè)試集X_train=X_all(trainIdx);Y_train=Y_all(trainIdx);參數(shù)設(shè)置params.miniBatchSize=32params.learningRate=1e-3;%初始學(xué)習(xí)率params.numLayers=2;%Transformer編碼器層數(shù)params.inputSize=numFeatures;%輸入變量數(shù)量params.sequenceLength=windowSize-1;%序列長(zhǎng)度(輸入長(zhǎng)度)第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建復(fù)制%Step1:計(jì)算多變量DTW距離矩陣函數(shù)定義functiondtwDistMatrix=computeMultiVarDTW(dataTensor)dtwDistMatrix=zeros(numSamples,numSamples);%初始化距離矩陣forj=i+1:numSamplesdistSum=0;%多變量距離累積初始化forv=1:size(dataTensor,3)%遍歷每個(gè)變量v的序列v的序列dist=dtw(seq1,seq2);%MATLAB內(nèi)置dtw函數(shù)計(jì)算單變復(fù)制%Step2:基于DTW距離矩陣實(shí)現(xiàn)K均值聚類(lèi)%輸入：dataTensor(樣本x時(shí)間步x變量),dtwDistMatrix(距離矩陣),k(聚類(lèi)數(shù)),maxIter(最大迭代次數(shù))%輸出：clusterLabels(聚類(lèi)標(biāo)簽),clusterCenters(numSamples=size(dataTensor,1);rng(1);%固定隨機(jī)種子initIndices=randperm(numSamples,k);%初始化聚類(lèi)中心索引clusterCenters=dataTensor(initIndices,:,:);%選取初始中心clusterLabels=zeros(numSamples,1);%聚類(lèi)分配seq2=squeeze(clusterCenters(c,:,v));distSum=distSumifdistSum<minDist%更新中心members=find(clusterLabels==c);ifisempty(members)sequences=squeeze(dataTennewCenter=dtwBarycenterAveraging(sesequenceLength=size(dataTensor,2)-1;%輸入序列長(zhǎng)度numLayers=2;%Transformer編碼器層數(shù)hiddenDim=64;%前饋網(wǎng)絡(luò)隱藏層維度layers=[...sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input')%transformerEncoderLayer(hiddenDim,numHeads,hidd'Name',['encoder'num2str(layerIdx)])%TransformerfullyConnectedLayer(inputSize,'Name度regressionLayer('Name’,'output')%回歸輸出層，預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值利用MATLAB深度學(xué)習(xí)工具箱構(gòu)建多層Transformer編碼器，利用自注意力機(jī)制復(fù)制%使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化學(xué)習(xí)率和隱藏層維度示例learningRates=[1e-3,5e-4,le-4];%學(xué)習(xí)率候選集合hiddenDims=[32,64,128];%隱藏層維度候bestValLoss=inf;layersTmp=[sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input')];transformerEncoderLayer(hd,numHeads,hd*2,fullyConnectedLayer(inputSiregressionLayer('Name’,'ouoptionsTmp=trainingOptions('adam',...'InitialLearnRate',lr,...'MiniBatchSize',16,...'Shuffle’,'every-epoch',...'ValidationData’,{X_val,Y_val},...'Plots','none’,...netTmp=trainNetwork(X_train,Y_train,layersTmp,optionsTmp);valPred=predict(netTifvalLoss<bestValLossbestParams.learningbestParams.hiddenDim=hd;bestParams.learningRate,bestParams.hidde防止過(guò)擬合與超參數(shù)調(diào)整dropoutRate=0.2;%設(shè)置丟棄layersWithDropout=[sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input')];layersWithDropout=[latransformerEncoderLayer(hiddenDim,numHeads,hidd'Name',['encoder'num2stdropoutLayer(dropoutRate,'Namenum2str(layerIdx)])%插入Dropout層隨機(jī)屏蔽部分神經(jīng)元layersWithDropout=[lafullyConnectedLayer(inputSiregressionLayer('Name’,'out在每個(gè)Transformer編碼器層后加入Dropout,防止神經(jīng)元過(guò)擬合。復(fù)制options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',params.numEpochs,...'MiniBatchSize',params.miniBatchSize,...'InitialLearnRate',params.learningRate,...'L2Regularization',le-4,...%添加L2正則化項(xiàng)，控制權(quán)重大小'Shuffle','every-epoch',...'Plots','none',...利用訓(xùn)練選項(xiàng)中的L2正則化項(xiàng)，限制模型權(quán)重，減緩過(guò)擬合趨勢(shì)。復(fù)制options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',params.numEpochs,...'MiniBatchSize',params.miniBatchSize,...'InitialLearnRate',params.learningRate,...'Shuffle','every-epoch',...'ValidationData',{X_val,Y_val},...'ValidationPatience’,5,...%驗(yàn)證性能5輪未提升即停止訓(xùn)練'Plots','none',...options=trainingOptions('adam',...%使用Adam優(yōu)化器'MaxEpochs',50,...%最大訓(xùn)練周期50次'MiniBatchSize',32,...%批量大小為32'InitialLearnRate’,bestParams.learningRate,...%使用優(yōu)化后的學(xué)'Shuffle’,'every-epoch',...%'ValidationData',{X_val,Y_val},...%驗(yàn)證集數(shù)據(jù)'ValidationFrequency',30,...%每30個(gè)批次驗(yàn)證一次'Verbose',true);%輸出詳細(xì)訓(xùn)練信息模型訓(xùn)練net=trainNetwork(X_train,Y_train,layersWitYPred=predict(net,X_test);%使用訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果%簡(jiǎn)單置信區(qū)間估計(jì)(基于殘差標(biāo)準(zhǔn)差)stdResiduals=std(residuals,0,'all');%計(jì)算殘差標(biāo)準(zhǔn)差confidenceIntervalUpper=YPred+1.96*stdResiduals;%95%置信區(qū)間上界confidenceIntervalLower=YPred-1.96*stdResiduals;%95%置信區(qū)間下界save('prediction_confidence_intervals.mat','confi'confidenceIntervalLower');%保存置信區(qū)間數(shù)據(jù)為變量數(shù)x時(shí)間步長(zhǎng)x樣本數(shù)%計(jì)算常用指標(biāo)Y_true=permute(Y_test,[123]);%保持原始維度：變量數(shù)x時(shí)Y_pred=permute(YPred,%平均均方誤差MSEmseVal=mean((Y_true到每個(gè)變量的MSEmseOverall=mean(mseVal);%所有變量的均值作為整體MSE%均值絕對(duì)誤差MAEmaeVal=mean(abs(Y_true-Y_pred),[12]);%同理計(jì)算MAEmaeOverall=mean(maeVal);%平均絕對(duì)百分比誤差MAPEmapeVal=mean(abs((Y_true-Y_pred)./Y_true),mapeOverall=mean(mmbeVal=mean(Y_pred-Y_true,[12]);%判定系數(shù)R2,逐變量計(jì)算r2Val=zeros(size(Y_tforvarIdx=1:size(Y_y_true_var=reshape(Y_true(varIdx,:,:),[],1);ypred_var=reshape(Y_pred(varIdx,:,:),[],1);ssRes=sum((y_true_var-y_pred_var).^2);ssTot=sum((y_true_varr2Val(varIdx)=1-ssRes/s%風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值ES(基于誤差分布)sortedErrors=soindexVaR=max(floor(alpha*length(sortedE%輸出各指標(biāo)fprintf('MAEOveral1:%.4f\n',maeOverall);fprintf('MAPEOverall:%.2f%%\n',mapeOverfprintf('MBEOverall:%.4f\n',mbeOverall);fprintf('R2Overall:%.4f\n',r2Overall);設(shè)計(jì)繪制訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試階段的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖%選取某個(gè)變量和樣本進(jìn)行對(duì)比繪制figure('Visible','off');%創(chuàng)建不可見(jiàn)圖形，便于導(dǎo)出，無(wú)需交互窗口plot(1:sequenceLength,squeeze(Y_test(varIdx,:,sampleIdx))plot(1:sequenceLength,squeeze(YPred(varIdx,:,sampleIdx)),xlabel('時(shí)間步’);%x軸標(biāo)簽ylabel('變量值’);%y軸標(biāo)簽title(sprintf('變量%d樣本%d真實(shí)值vs預(yù)測(cè)值’,varIdx,legend('真實(shí)值’,’預(yù)測(cè)值’);%圖例close(gcf);%關(guān)閉圖形窗口實(shí)現(xiàn)某變量單樣本預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值的時(shí)序?qū)Ρ葓D，設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖%計(jì)算誤差矩陣(變量x時(shí)間步)errorMatrix=mean(abs(Y_test-YPred),3);%對(duì)樣本取平均，得到誤差矩陣imagesc(errorMatrix);ylabel('變量');title('預(yù)測(cè)誤差熱圖(平均絕對(duì)誤差)');set(gca,'YTick',1:numFeatures);%設(shè)置y軸刻度為變量數(shù)目saveas(gcf,'Error_Heatmap.png');%保存誤差熱圖誤差熱圖顯示每個(gè)變量各時(shí)間步的平均誤差強(qiáng)度，輔助發(fā)現(xiàn)誤差分布規(guī)律。設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖復(fù)制residualsVector=residualsAl1(:);%展開(kāi)為向量histogram(residualsVector,50);%繪制殘差的直方圖，分50個(gè)箱title('殘差分布直方圖’);saveas(gcf,'Residual_Distribution.png');%保存殘差分布圖殘差直方圖可視化殘差分布特征，判斷誤差是否滿(mǎn)足正態(tài)或存在偏態(tài)。設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖復(fù)制performanceMetrics=[mseVal;maeVal;mapeVal;mbeVal;r2Val]';%變量x指標(biāo)metricNames={'MSE','MAE','MAPE(%)','MBE','R2'};bar(performanceMetricset(gca,'XTickLabel',strcat('變量’,string(1:numFeatures)));%設(shè)置x軸標(biāo)簽為變量編號(hào)legend(metricNames,'Location','northwest');%圖例顯示指標(biāo)名稱(chēng)saveas(gcf,'Performance_Me柱狀圖顯示每個(gè)變量的多項(xiàng)性能指標(biāo)，直觀比較不同變量的預(yù)測(cè)效果。第六階段：精美GUI界面functiondtwKmeans%創(chuàng)建主界面窗口%文件選擇標(biāo)簽和按鈕edtFile=uieditfield(fig,'text','Position',,btnBrowse=uibutton(fig,'push','Text',’瀏覽','Position',[6405607025],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)brows%模型參數(shù)輸入?yún)^(qū)域edtLR=uieditfield(fig,'numeric','PositedtBatch=uieditfield(fig,'numeric','Position',[32lblEpochs=uilabel(fig,’Text','迭代次數(shù)：','Position',[440510edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric’,'Posit%訓(xùn)練按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)trainModedtLR.Value,edtBatch.Value,edtEpo%導(dǎo)出按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)ex%繪圖按鈕(誤差熱圖、殘差圖、性能指標(biāo)柱狀圖)'Position',[2046012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotE'Position',[16046012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResidual'Position',[30046012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotPer%實(shí)時(shí)訓(xùn)練日志顯示框txtLog=uitextarea(fig,'Position',[2020850400],'Edi%錯(cuò)誤提示框函數(shù)%文件瀏覽回調(diào)函數(shù)[file,path]=uigetfile({'*.mat;*.csv',’數(shù)據(jù)文件(*.mat,ifisequal(file,0)return;%用戶(hù)取消選擇editField.Value=fullfile(path,file);%顯示所選文件完整路徑%訓(xùn)練按鈕回調(diào)函數(shù)functiontrainModel(filePath,lr,batchSize,epochs,parentFig)ifisempty(filePath)showError('請(qǐng)選擇數(shù)據(jù)文件!’);iflr<=0||batchSize<=0||epochs<=0showError('學(xué)習(xí)率、批量大小和迭代次數(shù)必須為正數(shù)!’);%異步訓(xùn)練，避免界面阻塞txtLog.Value={’開(kāi)始加載數(shù)據(jù)...'};%數(shù)據(jù)加載ifendsWith(filePath,'.mat')dataStruct=load(filePath);elseifendsWith(filePath,'.csv')rawData=readmatrix(filePath);%簡(jiǎn)單處理示例(實(shí)際應(yīng)加入更多判斷和處理)numSamples=size(rawData,1timeSteps=size(dataMatrix,2)dataTensor=reshape(dataMatrix',dataTensor=permute(dataTensor,[3,2,1]);%模型訓(xùn)練流程簡(jiǎn)化示例txtLog.Value=[txtLog.Valu%這里調(diào)用預(yù)先寫(xiě)好的訓(xùn)練函數(shù)(簡(jiǎn)化示例)%net=trainTransformerModel(dataTensor,1r,b%訓(xùn)練完成示例日志%導(dǎo)出結(jié)果按鈕回調(diào)(示例)save('prediction_results.mat','YPred');%保uialert(fig,’預(yù)測(cè)結(jié)果已成功導(dǎo)出到prediction_results.mat',%繪制誤差熱圖回調(diào)函數(shù)functionplotErrorHeimg=imread('Error_Heatmap.png');%讀取預(yù)先保存的圖像uialert(fig,’誤差熱圖文件不存在，請(qǐng)先訓(xùn)練模型生成’,’繪圖%繪制殘差分布圖回調(diào)函數(shù)functionplotResidualDistribution()img=imread('Residual_Distribution.png’);uialert(fig,’殘差分布圖文件不存在，請(qǐng)先訓(xùn)練模型生成’,’%繪制性能指標(biāo)柱狀圖回調(diào)函數(shù)img=imread('Performance_Metrics_Bar.pnguialert(fig,'性能指標(biāo)柱狀圖文件不存在，請(qǐng)先訓(xùn)練模型生成’,以上代碼實(shí)現(xiàn)了完整的MATLABGUI界面，涵蓋文件選擇、模型參數(shù)輸入、模型操作狀態(tài)通過(guò)文本區(qū)域和消息框反饋，支持動(dòng)態(tài)超參數(shù)調(diào)整，提升用戶(hù)體驗(yàn)。完整代碼整合封裝functiondtwKmeansTran%創(chuàng)建主界面%====文件選擇====edtFile=uieditfield(fig,'text','Position',[12060060022],btnBrowse6007025],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)brows%====模型參數(shù)輸入====edtLR=uieditfield(fig,'numeric','PositedtBatch=uieditfield(fig,'numeric','Position',[33056010022],edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric’,'edtK=uieditfield(fig,'numeric','Position',[7305608022],'ButtonPushedFcn',@(btn,event'ButtonPushedFcn',@(btn,event)ex%====繪圖按鈕====btnPlotErrorHeatmap=uibutton(fig,'push'','Position',[2052012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotbtnPlotResidualDist=uibutton(fig,'push',’Tex','Position',[16052012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResidua'Position',[30052012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotPe%====日志顯示====txtLog=uitextarea(fig,'Position',[2020940480],'Editable’,%====內(nèi)部變量存儲(chǔ)====%====輔助函數(shù)====[file,path]=uigetfile({'*.mat;*.csv',’數(shù)據(jù)文件(*.mat,ifisequal(file,0)%環(huán)境準(zhǔn)備btnTrainbtnExport...btnPlotErrorHeatmapbtnPlotResidualDistbtnPlotPerfBarX_trainY_trainX_valY_valX_perfMetrics%讀取參數(shù)ifisempty(filePath)uialert(fig,’請(qǐng)選擇數(shù)據(jù)文件!’,’輸入錯(cuò)誤’);iflearningRate<=0||batchSize<=0||epochs<=0||k<=0txtLog.Value=[txtLog.Value;'開(kāi)始加載數(shù)據(jù)...'];%數(shù)據(jù)導(dǎo)入ifendsWith(filePath,'.mat')d=load(filePath);dataTensor=d.dataTensor;%讀取變量elseifendsWith(filePath,'.csv')rawData=readmatrix(filePath);=5;%固定特征數(shù)uialert(fig,’=size(dataMatrix,2)/num=reshape(dataMatrix',[num=permute(dataTensor,txtLog.Value=[txtLog.Value;'計(jì)算DTW距離矩陣...'];dtwDistMatrix=computeMultiVarDTW(dataTensor);類(lèi)數(shù)=%d...',k)];[clusterLabels,clusterCen%構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(用聚類(lèi)中心及其簇內(nèi)樣本)txtLog.Value=[txtLog.Value;'構(gòu)建訓(xùn)練集和驗(yàn)證集...'];constructTrainValTestSets(dataTensor,%構(gòu)建Transformer模型txtLog.Value=[txtLog.Value;'構(gòu)建Transformer模型...'];sequenceLength=size(dataTensor,2)-1;layers=buildTransformerLayers(inputSize,sequenceLength,numHeads,numLayers,hiddenoptions=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epo