目錄變量時間序列預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例 4項(xiàng)目背景介紹 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 5高效捕捉多變量時序依賴關(guān)系 5 5 5提供完整可復(fù)現(xiàn)的項(xiàng)目范例 5探索深度模型在實(shí)際多變量時間序列中的適用性 5豐富時間序列預(yù)測的理論與方法體系 6支持多領(lǐng)域跨學(xué)科應(yīng)用推廣 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6多變量時間序列數(shù)據(jù)復(fù)雜度高 6 6訓(xùn)練穩(wěn)定性與計(jì)算資源消耗 6數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程挑戰(zhàn) 7 7解釋性與可視化不足 7代碼實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性 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 1 多變量時序數(shù)據(jù)預(yù)處理創(chuàng)新 預(yù)測結(jié)果的解釋性增強(qiáng) 跨領(lǐng)域應(yīng)用適用性強(qiáng) 高效的訓(xùn)練與推理性能 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 氣象和環(huán)境監(jiān)測預(yù)測 智能制造和工業(yè)設(shè)備監(jiān)控 醫(yī)療健康監(jiān)測與疾病預(yù)測 能源系統(tǒng)負(fù)載預(yù)測與管理 零售與供應(yīng)鏈需求預(yù)測 項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 計(jì)算資源合理分配 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù) 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 20 20部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 20 20實(shí)時數(shù)據(jù)流處理 20 21 21 21 21前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 21安全性與用戶隱私 2 22故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 22模型更新與維護(hù) 22 22項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 2 2更高效的Transformer變體應(yīng)用 增強(qiáng)模型的自適應(yīng)能力 23 23 23跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)與多任務(wù)學(xué)習(xí) 23結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能決策 23 23 24項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 24 25 25清空環(huán)境變量 關(guān)閉報(bào)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 配置GPU加速 26 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 數(shù)據(jù)處理功能 特征提取與序列創(chuàng)建 劃分訓(xùn)練集和測試集 第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 優(yōu)化超參數(shù) 防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 3 3 3 保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間 第六階段：精美GUI界面 4行多變量時間序列預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹資源優(yōu)化具有深遠(yuǎn)影響。傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測方法，如ARIMA和VAR模型，依賴Transformer模型，最初由自然語言處理項(xiàng)目目標(biāo)與意義化，Transformer編碼器則通擾和過擬合風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)健的預(yù)測結(jié)果。精準(zhǔn)的預(yù)測對金融決策、能源調(diào)度、MATLAB作為科研和工程領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的計(jì)算平臺，其深度學(xué)習(xí)工具箱提供了豐項(xiàng)目不僅關(guān)注模型設(shè)計(jì)，還注重代碼實(shí)現(xiàn)的規(guī)范性和易用性。提供詳細(xì)、完整、發(fā)展。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案多變量時間序列不僅包含時間維度的動態(tài)變化，還存在變量間復(fù)雜的交互作用。制建模變量間和時間維度上的全局依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對Transformer模型通過自注意力機(jī)制和位置編碼，避免了長的問題，但單獨(dú)使用Transformer缺乏對局部時間特征的高效挖掘。結(jié)合多變量時間序列數(shù)據(jù)常含缺失值、異常點(diǎn)及不同尺度特征，若直接輸入模型，會確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征表達(dá)能力。通過特征工程強(qiáng)化模型對重要信息的捕獲，提升預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)良好，但對未知數(shù)據(jù)的泛化能力不足，影響實(shí)際應(yīng)用。項(xiàng)目采用交叉驗(yàn)證、多重?cái)?shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)及正則化手段，如Dropout和權(quán)重衰減，防止模型過擬合，提升泛化能力。同時注重設(shè)計(jì)合理的驗(yàn)證指標(biāo)和測試流程，全面評估模型的穩(wěn)定性和適用性。深度學(xué)習(xí)模型本質(zhì)為“黑盒”,缺乏透明的決策依據(jù)限制了其在某些領(lǐng)域的應(yīng)用。項(xiàng)目結(jié)合自注意力權(quán)重分析，揭示模型對不同時間點(diǎn)和變量的關(guān)注程度，提升模型解釋能力。通過可視化技術(shù)輔助理解預(yù)測結(jié)果和模型行為，增強(qiáng)用戶信任和應(yīng)用價值。計(jì)算效率。項(xiàng)目細(xì)致規(guī)劃模塊化代碼結(jié)構(gòu)，充分利用MATLAB深度學(xué)習(xí)工具箱提供的Layer和dlnetwork接口，保證代碼的可維護(hù)性和擴(kuò)展性。對關(guān)鍵層實(shí)現(xiàn)自定義功能，確保模型結(jié)構(gòu)靈活可調(diào)。項(xiàng)目模型架構(gòu)項(xiàng)目所設(shè)計(jì)的CNN-Transformer混合架構(gòu)主要包括四個核心模塊：輸入層、多層卷積特征提取層、Transformer編碼器層以及輸出預(yù)測層。輸入層負(fù)責(zé)接收多變量時間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)維度通常為[變量數(shù)×?xí)r間步長],經(jīng)過預(yù)處理后輸入模型。多層卷積層通過若干一維卷積核滑動時間軸，提取局部時間特征和變量間的局部相關(guān)性。卷積層利用濾波器自動學(xué)習(xí)關(guān)鍵模式，激活函數(shù)(如ReLU)增強(qiáng)非線性表達(dá)，池化層控制參數(shù)規(guī)模，防止過擬合。Transformer編碼器層的核心是多頭自注意力機(jī)制(Multi-HeadSelf-Attention)。自注意力機(jī)制通過計(jì)算序列中不同時間步間的加權(quán)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對長距離依賴的捕獲。多頭機(jī)制允許模型從不同角度同時關(guān)注序列特征。編碼器層中還包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-ForwardNetwork)、殘差連接和層歸一化，以穩(wěn)定訓(xùn)練和增強(qiáng)表達(dá)能力。位置編碼則為模型提供序列中時間步的相對和絕對位置信息，解決Transformer對序列順序敏感性的缺陷。輸出層通常為全連接層，將Transformer編碼后高維特征映射為目標(biāo)預(yù)測值。針對多變量預(yù)測，輸出可設(shè)計(jì)為多維回歸任務(wù)。整個架構(gòu)設(shè)計(jì)上充分結(jié)合CNN的局部時序模式提取與Transformer的全局依賴建模，形成協(xié)同優(yōu)勢，顯著提升多變量時間序列預(yù)測性能。項(xiàng)目模型描述及代碼示例復(fù)制%定義輸入大小，假設(shè)變量數(shù)為numVariables,時間步長為sequenceLengthnumVariables=5;%示例變量數(shù)sequenceLength=100;%時間序列長度inputSize=[numVariables,sequenceL%定義輸入層，輸入數(shù)據(jù)形狀為[numVariablesxsequenceLength]inputLayer=sequenceInputLayer([numVariablessequenceLength],'Name','input');%創(chuàng)建序列輸入層，輸入尺寸指定為變量數(shù)和時間步長%定義卷積層，用于局部特征提取filterSize=3;%卷積核大小numFilters=64;%卷積核數(shù)量convolutionldLayer(filterSize,numFilters,'Padding','savl');%一維卷積層，padding方式保證輸出尺寸與輸入相同reluLayer1=reluLayer('Name’,'relul');%ReLU激活函數(shù)，增加非線性表達(dá)能力%添加池化層減少時間維度，防止過擬合poolSize=2;%池化窗口大小maxPoolingldLayer(poolSize,'Stride’,2,'Name','maxpool1');%最大池化層，步長2實(shí)現(xiàn)降采樣%定義Transformer編碼器層的自注意力部分numHeads=4;%多頭注意力頭數(shù)embedDim=numFilters;%嵌入維度設(shè)置為卷積核數(shù)，保持特征維度一致%自定義Transformer編碼器層，包含多頭自注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)transformerEncoderLtransformerEncoder(embedDim,numHeads,'Name','transformerEn采用深度學(xué)習(xí)工具箱自定義Transforme%Layernormalization層增強(qiáng)訓(xùn)練穩(wěn)定性layerNorm1=layerNormalizationLayer('Name','layernorml');%層歸一化%前饋全連接網(wǎng)絡(luò)，包含兩層全連接和激活ffnLayer1=fullyConnectedLayer(4*embedDim,'Name','ffn_fcl');%ffnRelu=reluLayer('NamffnLayer2=fullyConnectedLayer(embedDim,'Name','ffn_fc2');%前饋網(wǎng)絡(luò)%殘差連接需要手動添加，示例中通過層級連接實(shí)現(xiàn)跳躍addLayer1=additionLayer(2,'Name','addl');%加法層，實(shí)現(xiàn)殘差連接%輸出層，全連接用于映射到預(yù)測值outputSize=numVariables;%多變量預(yù)測，輸出變量數(shù)等fcOutput=fullyConnectedLayer(outputSize,'Name’,'fc_output');%%回歸層，定義損失函數(shù)為均方誤差regressionLayer=regressionLayer('Name','regression_output');%回歸%構(gòu)建層圖，連接各層layers=layerGraph();%添加各層layers=addLayers(layers,inputLayer);layers=addLayers(lalayers=addLayers(layers,reluLayer1);layers=addLayers(layers,maxPoolLayer);layers=addLayers(layers,layerNorm1);layers=addLayers(layers,transformerEncoderLayer);layers=addLayers(layerlayers=addLayers(layerlayers=addLayers(lalayers=addLayers(layers,regress%連接輸入層到卷積層layers=connectLayers(layers,'input','clayers=connectLayers(layers,'convl','relul');%卷積結(jié)果經(jīng)過ReLU激活layers=connectLayers(layers,'relul','maxpooll');%激活結(jié)果進(jìn)入池化層%池化輸出連接到層歸一化層layers=connectLayers(layers,'maxpooll','layernorml’);%池化結(jié)果歸一%歸一化層輸出連接到Transformer編碼器層layers=connectLayers(layers,'layernorml','transformerEncoder1');%輸入到Transformer編碼器進(jìn)行全局依賴建模%Transformer編碼器輸出連接到前饋網(wǎng)絡(luò)第一層layers=connectLayers(layers,'transformerEncoder1','layers=connectLayers(layers,'ffn_fcl','ffn_relu');%激活層%前饋網(wǎng)絡(luò)輸出與Transformer編碼器輸出做殘差連接layers=connectLayers(layers,'transformerEncoderl','add1/in1');%殘layers=connectLayers(layers,'ffn_fc2','%殘差連接輸出到全連接輸出層layers=connectLayers(layers,'add1','fc_output');%殘差結(jié)果送入最終%輸出層連接到回歸損失層layers=connectLayers(layers,'fc_outpu輸出連接到回歸損失層%定義訓(xùn)練選項(xiàng)，使用Adam優(yōu)化器，設(shè)置學(xué)習(xí)率和最大迭代次數(shù)options=trainingOptions('adam',...%選擇Adam優(yōu)'InitialLearnRate',1e-3,...%初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001'MaxEpochs',50,...%最大訓(xùn)練周期50'MiniBatchSize',32,...%每批訓(xùn)練樣本32個'Shuffle','every-epoch',...%每個周期隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)'Plots','training-progress',...%顯示訓(xùn)'Verbose',true);%訓(xùn)練過程顯示詳%訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備示例(XTrain,YTrain),這里假設(shè)XTrain是cell數(shù)組，每個元素為[numVariablesx%訓(xùn)練過程調(diào)用trainNetwork函數(shù)%net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);%訓(xùn)練模型，XTTransformer編碼器層中多頭自注意力機(jī)制通過計(jì)算序列內(nèi)不同時間點(diǎn)的相關(guān)項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新項(xiàng)目設(shè)計(jì)的CNN-Transformer架構(gòu)融合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer編碼器的項(xiàng)目系統(tǒng)采用層歸一化、殘差連接等先進(jìn)技術(shù)緩解深度模型訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題。合理的正則化策略如Dropout、權(quán)重衰減被應(yīng)用，有效控制模型復(fù)雜度，防止過擬合。訓(xùn)練過程結(jié)合動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整和早停機(jī)制，進(jìn)一步確保模型收斂穩(wěn)定，提高最終性能。該系統(tǒng)性的訓(xùn)練策略保障模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)下的魯棒表現(xiàn)。針對多變量時間序列數(shù)據(jù)中常見的缺失值、異常值和尺度差異問題，項(xiàng)目開發(fā)了多階段數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。包含缺失值插補(bǔ)、異常檢測剔除及歸一化處理，確保輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。同時引入多尺度特征構(gòu)造方法，使模型能夠識別不同時間窗口下的動態(tài)變化，增強(qiáng)模型對復(fù)雜現(xiàn)實(shí)環(huán)境的適應(yīng)能力。本項(xiàng)目代碼結(jié)構(gòu)模塊化，卷積層、Transformer編碼器層、前饋網(wǎng)絡(luò)及殘差連接均作為獨(dú)立模塊實(shí)現(xiàn)。此設(shè)計(jì)利于不同模塊的替換、升級及參數(shù)調(diào)節(jié)，方便后續(xù)研究者針對具體問題做定制化改進(jìn)?；贛ATLAB深度學(xué)習(xí)工具箱的接口，模型實(shí)現(xiàn)兼具靈活性和高效性，適合科研及工程應(yīng)用多樣化需求。項(xiàng)目利用Transformer的自注意力權(quán)重信息，開發(fā)了基于注意力分布的模型解釋機(jī)制。通過分析不同時間步和變量的關(guān)注權(quán)重，揭示模型對哪些時間點(diǎn)和變量更敏感，從而提高模型決策過程的透明度。這種解釋性不僅提升用戶信任，還為后續(xù)模型優(yōu)化和領(lǐng)域知識結(jié)合提供重要參考。設(shè)計(jì)的CNN-Transformer架構(gòu)兼具通用性和擴(kuò)展性，能夠處理來自金融、氣象、醫(yī)療、能源等多個領(lǐng)域的多變量時間序列數(shù)據(jù)。模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略支持不同數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜度，易于移植和調(diào)整。此項(xiàng)目為多領(lǐng)域時間序列預(yù)測提供了一套通用、高效的技術(shù)方案，推動智能預(yù)測技術(shù)在更多實(shí)際場景的落地。項(xiàng)目充分利用MATLAB的GPU加速和并行計(jì)算能力，提升訓(xùn)練速度和模型推理效項(xiàng)目配備全面的實(shí)驗(yàn)流程，包括多種指標(biāo)(如均方誤差、平均絕對誤差等)的評項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域天氣數(shù)據(jù)包含溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速等多個變量，基于CNN-Transformer的模型能夠提取氣象變量的局部變化趨勢和長期氣候模理和預(yù)維護(hù)，降低停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化生產(chǎn)效率，推動工業(yè)4.0智能制造升級。人體生理信號如心電圖、血壓、呼吸頻率構(gòu)成多變量時間序列。項(xiàng)目方法能捕捉信號中的異常模式和發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)早期疾病預(yù)警和患者狀態(tài)監(jiān)控。通過對多種生理指標(biāo)的綜合分析，輔助臨床診斷和個性化治療方案設(shè)計(jì)，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和患者安全。電力、天然氣等能源系統(tǒng)中，負(fù)載數(shù)據(jù)涉及多種時序變量，且受環(huán)境和用戶行為影響?；陧?xiàng)目模型的負(fù)載預(yù)測系統(tǒng)能準(zhǔn)確預(yù)測未來需求，支持能源調(diào)度和需求響應(yīng)，減少能源浪費(fèi)，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益，推動智能電網(wǎng)和可再生能源集成。交通領(lǐng)域的多變量時間序列包括車流量、速度、擁堵指數(shù)等。項(xiàng)目模型能夠綜合分析交通網(wǎng)絡(luò)的時空動態(tài)，實(shí)現(xiàn)交通流量預(yù)測和擁堵預(yù)警，輔助智能交通信號控制和路線規(guī)劃，提升出行效率，減少交通事故及環(huán)境污染，推動智慧城市建設(shè)。零售行業(yè)銷售數(shù)據(jù)受季節(jié)、促銷和經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，形成復(fù)雜的多變量時間序列。項(xiàng)目模型通過學(xué)習(xí)銷售額、庫存水平、促銷活動等多因素動態(tài)變化，提升需求預(yù)測準(zhǔn)確性，優(yōu)化庫存管理和供應(yīng)鏈調(diào)度，降低庫存成本，提高客戶滿意度。項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制項(xiàng)目模型算法流程圖：1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理多變量時間序列數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)清洗(缺失值填充，異常值處理)H—數(shù)據(jù)歸一化及多尺度特征構(gòu)造2.特征提取模塊(CNN)輸入多變量時間序列數(shù)據(jù)一一維卷積操作提取局部時間特征H激活函數(shù)非線性變換池化層降維與去噪3.長序列依賴建模模塊(Transformer編碼器)多頭自注意力計(jì)算時間步間權(quán)重殘差連接與層歸一化穩(wěn)定訓(xùn)練 4.輸出預(yù)測模塊5.損失計(jì)算與模型優(yōu)化6.模型評估與解釋H通過多種指標(biāo)評估預(yù)測性能利用自注意力權(quán)重分析模型關(guān)注焦點(diǎn) 7.應(yīng)用與部署H集成模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時預(yù)測項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)源，避免過度復(fù)雜導(dǎo)致訓(xùn)練困難或過擬合。通過網(wǎng)格搜索、交叉驗(yàn)證等方法對參數(shù)進(jìn)行細(xì)致調(diào)優(yōu)，以獲得最優(yōu)性能。訓(xùn)練過程中應(yīng)實(shí)時監(jiān)控?fù)p失函數(shù)變化、訓(xùn)練與驗(yàn)證誤差趨勢，及時識別過擬合或欠擬合現(xiàn)象。采用早停機(jī)制和動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整，保證模型收斂的穩(wěn)定性和有效性。同時應(yīng)考慮批量大小對訓(xùn)練速度和性能的影響，平衡計(jì)算效率與泛化能力。深度學(xué)習(xí)模型普遍缺乏可解釋性，影響實(shí)際應(yīng)用推廣。應(yīng)充分利用Transformer自注意力權(quán)重等信息，開展模型行為的解釋分析，輔助用戶理解預(yù)測依據(jù)，提升模型可信度。同時結(jié)合領(lǐng)域知識對模型輸出結(jié)果進(jìn)行合理解讀和驗(yàn)證，促進(jìn)模型與實(shí)際業(yè)務(wù)的深度融合。訓(xùn)練CNN-Transformer模型需要較大計(jì)算資源，尤其是GPU加速環(huán)境。應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模和模型復(fù)雜度合理配置硬件資源，避免計(jì)算瓶頸導(dǎo)致訓(xùn)練時間過長。適時采用模型剪枝、參數(shù)量化等優(yōu)化技術(shù)，提升模型推理效率，支持實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時預(yù)測需求。項(xiàng)目處理的時間序列數(shù)據(jù)可能涉及敏感信息，應(yīng)遵守相關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)和倫理要求。數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理過程中采用加密和權(quán)限控制措施，保障數(shù)據(jù)安全。模型訓(xùn)練和部署階段注意數(shù)據(jù)匿名化處理，防止隱私泄露，維護(hù)用戶和企業(yè)利益。不同應(yīng)用領(lǐng)域的時間序列數(shù)據(jù)具有不同特征和需求。項(xiàng)目模型應(yīng)具備良好的泛化能力和擴(kuò)展性，同時支持針對具體領(lǐng)域數(shù)據(jù)做定制化調(diào)整和優(yōu)化。通過參數(shù)調(diào)節(jié)、模塊替換和二次開發(fā)，使模型更貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，提高應(yīng)用效果。%設(shè)置樣本數(shù)量和特征數(shù)量numSamples=5000;%生成5000個樣本，滿足項(xiàng)目數(shù)據(jù)規(guī)模需求numFeatures=5;%共5個特征，模擬五種不同因素%初始化數(shù)據(jù)矩陣data=zeros(numSamples,numFeatures);%創(chuàng)建全零矩陣存儲生成數(shù)據(jù)，每行%1.正弦波特征(模擬周期性因素)t=linspace(0,10,numSamples)';%時間向量，從0到10均勻劃分5000點(diǎn)，data(:,1)=sin(2*pi*0.5*t)+0.1*randn(numSamples,1);%生成頻率為%2.線性趨勢特征(模擬趨勢性因素)data(:,2)=0.05*t+0.5*聲，反映持續(xù)變化趨勢%3.隨機(jī)游走特征(模擬隨機(jī)波動因素)rw=cumsum(randn(numSamples,1));%data(:,3)=rw;%將隨機(jī)游走序列賦值為第三個特征%4.指數(shù)衰減特征(模擬衰減過程)data(:,4)=exp(-0.01*t)+0.05*randn(numSamples,1);%指數(shù)衰減曲線加隨機(jī)擾動，模擬逐漸減弱的因素影響%5.多峰正態(tài)混合特征(模擬復(fù)雜多峰分布因素)mu2=5;sigma2=0.5;%第二weights=rand(numSamples,1);%data(:,5)=weights.*(mul+sigma1*randn(numSamples,1))+(1-weights).*(mu2+sigma2*randn(numSamples,1));%混合兩個高斯分布%保存生成的數(shù)據(jù)為MAT文件save('multivariate_timeseries_data.mat','data');%%保存生成的數(shù)據(jù)為CSV文件文件，支持跨平臺和其他工具使用布。所有樣本數(shù)為5000,特征維度為5。數(shù)據(jù)分別保存為MAT文件和CSV文件，方便不同平臺和工具的調(diào)用和后續(xù)處理。此數(shù)據(jù)生成方法豐富且具代表性，為項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明復(fù)制project_root/成腳本mat格式)processed/%存放原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)生%原始多變量時間序列數(shù)據(jù)文件(csv、%預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集(歸一化、清洗)%多變量時間序列數(shù)據(jù)生成腳本%模型定義與訓(xùn)練相關(guān)代碼%模型訓(xùn)練主函數(shù)%評估指標(biāo)計(jì)算及性能驗(yàn)證腳本 utils/%工具函數(shù)庫 data_preprocessing.m%數(shù)據(jù)清洗、歸一化及特征工程函數(shù) —api_server.m%訓(xùn)練過程與預(yù)測結(jié)果的可視化函數(shù)%誤差指標(biāo)計(jì)算(MSE、MAE等)%部署相關(guān)代碼與配置%加載模型并實(shí)現(xiàn)推理的腳本%實(shí)時數(shù)據(jù)流處理模塊%API接口服務(wù)實(shí)現(xiàn)腳本(可選)experiments/%試驗(yàn)與參數(shù)調(diào)優(yōu)記錄—exp_01_training_log.txt%訓(xùn)—exp_02_hyperparam_search.m%超參數(shù)搜索腳本 ——model_architecture.md%項(xiàng)目文檔%環(huán)境與依賴說明%使用說明文檔%模型架構(gòu)詳細(xì)說明%統(tǒng)一訓(xùn)練啟動腳本%統(tǒng)一評估啟動腳本%項(xiàng)目總體介紹及快速上手指南cnn_transformer.m定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含卷積層和自定義Transformer編項(xiàng)目部署與應(yīng)用訓(xùn)練完成模型導(dǎo)出為MAT文件，通過高效加載機(jī)制載入內(nèi)存，減少初始化延遲。提供基于MATLABAppDesigner開發(fā)的圖形化界面，展示實(shí)時預(yù)測結(jié)果、歷史趨勢及模型性能指標(biāo)。界面支持多變量同步顯示，便于用戶觀察不同因素動態(tài)變化。集成交互式控件，允許用戶調(diào)整參數(shù)和配置，提升系統(tǒng)易用性和可操作性。系統(tǒng)充分利用GPU的并行計(jì)算優(yōu)勢，通過MATLABGPU計(jì)算接口加速卷積和Transformer自注意力模塊的計(jì)算。考慮未來向TPU等硬件遷移的可能性，設(shè)計(jì)硬件無關(guān)的代碼結(jié)構(gòu)。優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存管理，確保硬件資源高效利用，滿足大規(guī)模在線預(yù)測需求。部署監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時跟蹤模型預(yù)測延遲、系統(tǒng)負(fù)載、內(nèi)存使用等關(guān)鍵指標(biāo)。結(jié)合自動化管理腳本，實(shí)現(xiàn)模型自動重啟、日志備份和異常報(bào)警。利用MATLAB的定時任務(wù)功能，定期觸發(fā)模型訓(xùn)練和性能評估，保證系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。建立基于GitLab或Jenkins的持續(xù)集成/持續(xù)部署管道，實(shí)現(xiàn)代碼自動測試、模型訓(xùn)練、性能驗(yàn)證和發(fā)布。通過容器鏡像管理模型版本，支持快速回滾與多版本并行運(yùn)行，縮短從開發(fā)到部署的周期，提高迭代效率和質(zhì)量。API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成設(shè)計(jì)RESTfulAPI接口，封裝預(yù)測服務(wù)，方便業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。支持多種數(shù)據(jù)格式 (JSON、CSV)傳輸，實(shí)現(xiàn)與ERP、MES等系統(tǒng)無縫集成。提供認(rèn)證和訪問控制機(jī)制，保障接口安全與穩(wěn)定。支持多平臺前端展示，結(jié)合Web技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨終端訪問。系統(tǒng)支持結(jié)果導(dǎo)出為Excel、CSV及PDF報(bào)告格式，滿足業(yè)務(wù)分析和決策需求。導(dǎo)出模塊支持定制化報(bào)告模板，提升應(yīng)用價值。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中全面考慮數(shù)據(jù)安全，采用SSL/TLS加密通信保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸安全。通過身份認(rèn)證和權(quán)限管理，限制用戶訪問敏感數(shù)據(jù)和功能。數(shù)據(jù)存儲和處理符合相關(guān)隱私法規(guī)，保障用戶和企業(yè)利益。數(shù)據(jù)庫和模型文件采用加密存儲，防止未經(jīng)授權(quán)訪問。細(xì)粒度權(quán)限控制確保不同角色用戶只能訪問授權(quán)范圍的數(shù)據(jù)和功能。支持審計(jì)日志記錄操作行為，提升系統(tǒng)透明度與安全管理水平。設(shè)計(jì)自動化備份機(jī)制，定期保存數(shù)據(jù)和模型快照。建立容錯機(jī)制，系統(tǒng)出現(xiàn)異常時自動切換備份服務(wù)，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。結(jié)合日志分析實(shí)現(xiàn)故障定位和快速恢復(fù)，降低系統(tǒng)停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。支持模型定期重新訓(xùn)練和在線微調(diào)，利用最新數(shù)據(jù)提升預(yù)測精度。實(shí)現(xiàn)版本管理，確保新舊模型平滑切換。提供便捷的維護(hù)接口，方便運(yùn)維人員監(jiān)控和管理模型狀結(jié)合線上反饋數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。通過自動化超參數(shù)搜索和模型壓縮技術(shù)，提升模型性能和部署效率。建立反饋閉環(huán)，確保模型持續(xù)適應(yīng)業(yè)務(wù)變化和數(shù)據(jù)分布漂移。項(xiàng)目未來改進(jìn)方向未來拓展模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持，如圖像、文本與時間序列的聯(lián)合分析，豐富信息來源，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。引入多模態(tài)融合策略，將異構(gòu)數(shù)據(jù)有效整合，提升模型對復(fù)雜場景的理解能力和應(yīng)用范圍。更高效的Transformer變體應(yīng)用探索輕量級Transformer結(jié)構(gòu)，如Linformer、Performer等，降低計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗。結(jié)合稀疏注意力機(jī)制，提升長序列處理效率，實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模、多變量時間序列的高效建模。引入元學(xué)習(xí)和自適應(yīng)機(jī)制，使模型能夠快速適應(yīng)不同時間序列特征和任務(wù)變化。結(jié)合在線學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)模型動態(tài)更新和自我優(yōu)化，提升系統(tǒng)在非靜態(tài)環(huán)境中的穩(wěn)定性和性能。加強(qiáng)對模型決策過程的可解釋性研究，開發(fā)更多解釋工具，如集成梯度、SHAP值等，提升模型透明度。通過豐富可視化手段，增強(qiáng)用戶對預(yù)測結(jié)果的理解和信任，促進(jìn)模型在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。引入自動機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)技術(shù)，自動設(shè)計(jì)和優(yōu)化CNN-Transformer模型結(jié)構(gòu)及超參數(shù)。提高模型開發(fā)效率，減少人工調(diào)參成本，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的預(yù)測性能。研究模型在不同領(lǐng)域間的遷移能力，利用已有領(lǐng)域知識加速新領(lǐng)域模型訓(xùn)練。結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)對相關(guān)預(yù)測任務(wù)的聯(lián)合學(xué)習(xí)，提高整體泛化能力和資源利用效率。探索將預(yù)測模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合，基于預(yù)測結(jié)果實(shí)現(xiàn)動態(tài)控制和優(yōu)化策略，應(yīng)用于能源調(diào)度、智能交通等場景，推動智能系統(tǒng)從預(yù)測向決策的跨越。研究對抗樣本攻擊和異常數(shù)據(jù)的防御機(jī)制，提升模型在惡劣環(huán)境中的魯棒性。結(jié)合可信AI方法，保障模型在關(guān)鍵領(lǐng)域的安全可靠應(yīng)用。借助云計(jì)算和分布式技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型在海量數(shù)據(jù)和多節(jié)點(diǎn)環(huán)境下的高效訓(xùn)練與部署，滿足未來大數(shù)據(jù)時代的應(yīng)用需求。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論本項(xiàng)目圍繞多變量時間序列預(yù)測任務(wù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于CNN與Transformer編碼器深度融合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。通過結(jié)合CNN對局部時序特征的高效提取與Transformer自注意力機(jī)制對長距離依賴關(guān)系的精確建模，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜動態(tài)數(shù)據(jù)的全面理解和高精度預(yù)測。項(xiàng)目系統(tǒng)地涵蓋了數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練優(yōu)化、評估驗(yàn)證及實(shí)際部署全流程，保證了模型的科學(xué)性、實(shí)用性和可推廣性。在數(shù)據(jù)生成和預(yù)處理環(huán)節(jié)，項(xiàng)目采用多樣化方法模擬五種典型時間序列特征，充分反映實(shí)際應(yīng)用中多變量間的異質(zhì)性和復(fù)雜性，為模型訓(xùn)練提供豐富且高質(zhì)量的樣本。模型結(jié)構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì)，兼顧性能和訓(xùn)練穩(wěn)定性，利用殘差連接、層歸一化和正則化技術(shù)有效防止過擬合和梯度問題，提升訓(xùn)練效率和預(yù)測精度。通過詳盡的項(xiàng)目目錄規(guī)劃和模塊劃分，項(xiàng)目具備良好的可維護(hù)性和擴(kuò)展性，為后續(xù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作和功能升級提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。系統(tǒng)部署方案覆蓋從環(huán)境準(zhǔn)備、模型加載、實(shí)時數(shù)據(jù)處理、GPU加速到系統(tǒng)監(jiān)控和安全策略，確保項(xiàng)目成果能夠穩(wěn)定高效地應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價值最大化。未來改進(jìn)方向緊密結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿和實(shí)際應(yīng)用需求，涵蓋多模態(tài)融合、高效Transformer變體、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、解釋性提升及自動化優(yōu)化等多個層面，保證項(xiàng)目在技術(shù)革新和應(yīng)用拓展中持續(xù)保持競爭力。結(jié)合跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和智能決策研究，項(xiàng)目展望進(jìn)一步拓寬智能預(yù)測的應(yīng)用邊界和深度，推動智慧時代智能系統(tǒng)建整體而言，本項(xiàng)目充分發(fā)揮了CNN和Transformer模型的互補(bǔ)優(yōu)勢，面向多變量時間序列預(yù)測問題提出創(chuàng)新且高效的解決方案，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)現(xiàn)價值，既推動了學(xué)術(shù)研究的發(fā)展，也滿足了工業(yè)應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)需求。該成果為智能預(yù)測領(lǐng)域樹立了典范，具有廣泛推廣前景和深遠(yuǎn)影響。clearvars-except%清除工作區(qū)中除某些指定變量外的所有變量，確保凈warning('off','all')%關(guān)閉所有警告信息，防止訓(xùn)練和執(zhí)行過程closeall%關(guān)閉所有打開的圖形窗口，釋放資源，保持界面整潔clear%清除所有變量，確保后續(xù)clc%清空命令窗口內(nèi)容，方便觀察后續(xù)運(yùn)行結(jié)果檢查環(huán)境所需的工具箱V=ver;%獲取已安裝工具箱列表信息toolboxes={v.Name};%提取工具箱名稱列表requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','ParallelComputingToolbox'};%定義項(xiàng)目所需工具箱名稱fori=1:leif~any(strcmp(toolboxes,requiredToolboxes{i}))fprintf('缺少工具箱：%s,請安裝后重試。\n',requiredToolboxes{i});%提示缺失工具箱名稱fprintf('檢測到工具箱：%s\n',requiredToolboxes{i});%確認(rèn)已復(fù)制ifgpuDeviceCount>0%判斷當(dāng)前系統(tǒng)是否有可用GPU設(shè)備練速度disp('GPU加速已啟用’);%顯示提示，確認(rèn)GPU啟用狀態(tài)disp('未檢測到可用GPU,使用CPU進(jìn)行計(jì)算’);%沒有GPU時使用CPU計(jì)算并提示第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能復(fù)制陣陣列的多變量時間序列數(shù)據(jù)，返回?cái)?shù)值矩陣dataMat=loadedData.data;%提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段，得到多變量時間序列數(shù)據(jù)%導(dǎo)出數(shù)據(jù)示例：保存為MAT文件save('processed_data.mat’,'data’);%將續(xù)調(diào)用和共享%導(dǎo)出數(shù)據(jù)示例：保存為CSV文件writematrix(data,'processed_data.csv');%將矩陣數(shù)據(jù)寫入CSV文件，便于跨平臺使用文本處理與數(shù)據(jù)窗口化%創(chuàng)建滑動窗口函數(shù)，生成序列樣本function[X,Y]=createSequences(data,wnumSamples=size(data,1)-windowSize-horizon+1;%計(jì)算可以生成的樣本數(shù)量numFeatures=size(data,2);%特征數(shù)量等于數(shù)據(jù)列數(shù)X=zeros(numSamples,windowSize,numFeatures);%初始化輸入序列矩Y=zeros(numSamples,numFeatures);%X(i,:,:)=data(i:i+windowSize-1,:);%當(dāng)前窗口數(shù)據(jù)作為輸入序Y(i,:)=data(i+windowSize+horizon-1,:);%預(yù)測未來horizon步%調(diào)用示例windowSize=20;%設(shè)置時間窗口長度為20horizon=1;%預(yù)測步長為1[X_seq,Y_seq]=createSequences(data,windowSize,horizon);%型訓(xùn)練所需序列和目標(biāo)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理功能%填補(bǔ)缺失值dataFilled=fillmissing(data,'linear');%采用線性插值方法填補(bǔ)時間序列中的缺失數(shù)據(jù)，保持序列連續(xù)性%異常值檢測與處理outlierIndices=abs(zScores)>3;%設(shè)定閾值3倍標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)識異常點(diǎn)位置異常點(diǎn)均值替換異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)異常修正數(shù)據(jù)分析%平滑異常數(shù)據(jù)smoothedData=movmean平滑突變和噪聲%數(shù)據(jù)歸一化dataNorm=(smoothedData-min(smoothedData))./(max(smoothedData)-min(smoothedData));%將數(shù)據(jù)縮放到0到1區(qū)間，方便模型訓(xùn)練%標(biāo)準(zhǔn)化dataStd=(smoothedData-mean(smoothedData))./std(smoothedData);%均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化，消除不同量綱影響特征提取與序列創(chuàng)建%結(jié)合前面創(chuàng)建的createSequences函數(shù)，生成訓(xùn)練序列[X_train,Y_train]=createSequences(dattrainRatio=0.8;%設(shè)置訓(xùn)練集比例為80%numSamples=size(X_train,1);%樣本總數(shù)idxTrain=1:floor(numSamidxTest=floor(numSamples*traiYTrain=Y_train(idxTrain,:);%訓(xùn)練集目標(biāo)數(shù)據(jù)YTest=Y_train(idxTest,:);%測試集目標(biāo)數(shù)據(jù)numVariables=size(XTrain,3);%變量數(shù)量，等于輸入特征數(shù)量sequenceLength=size(XTrain,2)batchSize=64;%設(shè)置訓(xùn)練批大小，保證訓(xùn)練穩(wěn)定性與計(jì)算效率maxEpochs=100;%最大訓(xùn)練輪數(shù)，充分訓(xùn)learningRate=le-3;numHeads=4;%Transformer多頭自注意力頭數(shù)，平衡計(jì)算效率和表達(dá)能力%定義輸入層，輸入大小為[變量數(shù)x時間步長]inputLayer=sequenceInputLayesequenceLength],'Name','input');%序列輸入層，指定變量數(shù)量和時間序列%定義一維卷積層提取局部時序特征filterSize=3;%卷積核大小為3,捕獲局部時間依賴numFilters=64;%卷積核數(shù)量64,增強(qiáng)特征提取能力convolution1dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','sreluLayer1=reluLayer('Name’,'relul');%ReLU激活函數(shù)，增加非線性表達(dá)%定義最大池化層，降低時間維度，減小計(jì)算量poolSize=2;%池化窗口大小為2maxPoolingldLayer(poolSize,'S步長為2,時間維度減半numHeads=4;%多頭注意力頭數(shù)4,平衡計(jì)算與表達(dá)embedDim=numFilters;%嵌入維度設(shè)置為卷積輸出通道數(shù)，保持維度一致%自定義Transformer編碼器層，包含多頭自注意力、前饋網(wǎng)絡(luò)等transformerEncoderLayer=transformerEncoderLayer(embedDim,numHeads,4*embedDim,0.1,'Name','transformerEn0.1為dropout概率%層歸一化增強(qiáng)訓(xùn)練穩(wěn)定性layerNorml=layerNormalizationLayer('Name%定義前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩層全連接層和ReLU激活ffnLayer1=fullyConnectedLayer(4*embedDim,'Name','ffn_fcl');%擴(kuò)大特征維度ffnRelu=reluLayer('Name','ffn_reffnLayer2=fullyConnectedLayer(embedDim,'Name','ffn_fc2');%降維回嵌入維度%殘差連接實(shí)現(xiàn)跳躍連接，減輕深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難度addLayer1=additionLayer(2,'Name','add1');%兩個輸入相加，實(shí)現(xiàn)殘差%定義輸出全連接層映射到預(yù)測變量數(shù)量fcOutput=fullyConnectedLayer(numVari%定義回歸層，采用均方誤差作為損失函數(shù)regressionLayer=regressionLayer('Name','regression_output');%計(jì)算%構(gòu)建層圖對象layers=layerGraph();%添加各個層layers=addLayers(layers,inputLayer);layers=addLayers(lalayers=addLayers(layers,reluLayer1);layers=addLayers(layers,maxPoolLayer);layers=addLayers(layers,layerNorml);layers=addLayers(layers,transformerEncoderLayer);layers=addLayers(layerlayers=addLayers(layerlayers=addLayers(lalayers=addLayers(layers,regressionLayer);%連接層次結(jié)構(gòu)layers=connectLayers(layers,'input','conv1');%輸入連接卷積層layers=connectLayers(layers,'conv1','relu1');%卷積后激活layers=connectLayers(layers,'relu1','maxpooll');%池化降維layers=connectLayers(layers,'maxpooll','layernorml1');%歸一化層layers=connectLayers(layers,'layernorml','transformerEncoder輸入到Transformer編碼器layers=connectLayers(layers,'transformerTransformer編碼器輸出進(jìn)入前饋網(wǎng)絡(luò)layers=connectLayers(layers,'ffn_fcl','flayers=connectLayers(layers,'ffn_relu’,'ffn_fc2');%降維全連接層layers=connectLayers(layers,'transformerEncoder1','add1/in1');%殘差連接輸入1,Transformer編碼器輸出layers=connectLayers(layers,'ffn_fc2','add1/in2');%殘差連接輸入2,layers=connectLayers(layers,'add1','fc_output');%殘差連接輸出到全layers=connectLayers(layers,'fc_output','r復(fù)制%學(xué)習(xí)率調(diào)整方案，使用初始學(xué)習(xí)率和學(xué)習(xí)率衰減initialLearnRate=le-3;%初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001,控制參數(shù)更新步長%設(shè)置訓(xùn)練選項(xiàng)maxEpochs=100;%最大訓(xùn)練輪數(shù)，保證充miniBatchSize=64;%每批次訓(xùn)練樣本數(shù)，平衡計(jì)算負(fù)載和穩(wěn)定性%學(xué)習(xí)率衰減函數(shù)=@(epoch,initialLR)每10個epoch將學(xué)習(xí)率衰減10%%實(shí)現(xiàn)自定義學(xué)習(xí)率調(diào)度器options=trainingOptions('adam',...%選擇Adam優(yōu)化器，適合深度模型訓(xùn)練'InitialLearnRate’,initialLearnRate,...%'MaxEpochs',maxEpochs,...%最大訓(xùn)練輪數(shù)'MiniBatchSize',miniBatchSize,...%批量大小'LearnRateSchedule’,'piecewise’,...%使用分段調(diào)度'LearnRateDropFactor',0.9,...%學(xué)習(xí)率衰減因子'LearnRateDropPeriod',10,...%每10個epoch衰減一次'Shuffle’,'every-epoch',...%每個epoch打亂數(shù)據(jù)，提高泛化能力'Plots','training-progress',...%顯示訓(xùn)復(fù)制%1.Dropout層添加示例，減少神經(jīng)元依賴dropoutLayer1=dropoutLayer(0.3,'Name’,'dropout1');%Dropout層，隨機(jī)屏蔽30%神經(jīng)元，增強(qiáng)泛化能力layers=addLayers(layers,dropoutLayer1)%在卷積層后添加Dropout層，連接層次layers=disconnectLayers(layers,'relul','maxpool1');%斷開relu1與maxpool1的連接layers=connectLayers(layers,'relul','dropout1');%relu1輸出進(jìn)入layers=connectLayers(layers,'dropout1','maxpooll');%dropout1輸出進(jìn)入maxpool1%2.L2正則化實(shí)現(xiàn)，在卷積層中添加權(quán)重衰減convLayer.WeightL2Factor=0.01;%權(quán)重L2正則化因子0.01,限制權(quán)重過大，防止過擬合convLayer.BiasL2Factor=0.%3.交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)劃分，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集劃分cv=cvpartition(size(XTrain,1),'KFold',5);%創(chuàng)建5折交叉驗(yàn)證分區(qū)trainIdx=training(cv,fold);%獲取當(dāng)前折訓(xùn)練索引valIdx=test(cv,fold);%獲取當(dāng)前折驗(yàn)證索引XTrainFold=XTrain(trainIdx,:,:);%當(dāng)前折訓(xùn)練輸入XValFold=XTrain(valIdx,:,:);%當(dāng)前折驗(yàn)證輸入%在這里進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證(示意，完整代碼在第四階段)options=trainingOptions('adam',...%采用Ad'InitialLearnRate',1e-3,...%初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001'MaxEpochs',100,...%最大訓(xùn)練周期100'MiniBatchSize',64,...%每批64個樣本'Shuffle','every-epoch',...%每個epoch打亂數(shù)據(jù)，提升泛化能力'ValidationData',{XValFold,YValFold},...%驗(yàn)證數(shù)據(jù)，用于評估訓(xùn)練'ValidationFrequency',floor(numel(YTrain)/64),...%每訓(xùn)練一定步'Plots','training-progress',...%'Verbose',true,...%顯示net=trainNetwork(XTrainFold,YTrainFold,layers,options);%使用訓(xùn)練數(shù)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測YPred=predict(net,XTest,'ExecutionEnviro行預(yù)測，利用GPU加速推理保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間save('predictionResults.mat','YPred');%將%置信區(qū)間計(jì)算示例(基于簡單的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì))stdRes=std(residuals);%計(jì)算殘差標(biāo)準(zhǔn)差confIntervalLow=YPred-1.96*stdRes;%95%置信區(qū)間下界confIntervalHigh=YPred+1.96*stdRes;%95%置信區(qū)間上界save('predictionConfidenceIntervals.mat','confInter第五階段：模型性能評估多指標(biāo)評估%計(jì)算均方誤差(MSE)mseValue=mean((YTest-YPred).^2,'all');%計(jì)算所有預(yù)測值與真實(shí)值差%計(jì)算平均絕對誤差(MAE)maeValue=mean(a%計(jì)算均方根誤差(RMSE)rmseValue=sqrt(mseValue);%均方誤差開方，便于與原始數(shù)據(jù)單位一致比較%計(jì)算平均絕對百分比誤差(MAPE)mapeValue=mean(abs((YTest-YPred)./YTest),'all')*100;%計(jì)算預(yù)測誤差百分比平均，體現(xiàn)誤差相對比例%計(jì)算平均偏差誤差(MBE)mbeValue=mean(YTest-YPred,'all');%負(fù)指示過高或過低%計(jì)算決定系數(shù)R2SS_res=sum((YTest-YPred).^2,'all')SS_tot=sum((YTest-mean(YTestr2Value=1-(SS_res/SS_tot);%R方值，衡量模型擬合優(yōu)度%計(jì)算VaR和ES,這里以95%置信水平估計(jì)alpha=0.05;%置信水平5%VaR=quantile(residuals,alpha);%計(jì)算VaR,殘差的5%分位點(diǎn)值復(fù)制holdon%保持圖像，允許多條曲線疊加plot(YTest(:,1),'b-','LineWidth',1.5);%繪制測試集真實(shí)第一個變量的plot(YPred(:,1),'r--','LineWidth',1.5);%繪制對應(yīng)預(yù)測值，紅色虛線xlabel('時間步’);%橫坐標(biāo)標(biāo)簽ylabel('變量1值’);%縱坐標(biāo)標(biāo)簽title('測試階段變量1真實(shí)值與預(yù)測值對比’);%標(biāo)題holdoff%釋放圖窗鎖定復(fù)制errorMatrix=abs(YTest-YPred);%計(jì)算絕對誤差矩陣imagesc(errorMatrix');%繪制誤差矩陣的熱圖，變量維度在縱軸colorbar%顯示顏色條，標(biāo)識誤差大小xlabel('樣本序號’);%橫坐標(biāo)為樣本序號ylabel('變量索引');%縱坐標(biāo)為變量索引title('各變量預(yù)測誤差熱圖’);%標(biāo)題set(gca,'YDir','normal');%設(shè)置縱軸方向?yàn)檎?從下到上)設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖復(fù)制figure('Name','殘差分布圖新建圖窗并命名histogram(residuals(:),50,'Normalization',繪制殘差分布的概率密度直方圖，50個箱數(shù)xlabel('殘差值’);%橫坐標(biāo)標(biāo)簽ylabel('概率密度’);%縱坐標(biāo)標(biāo)簽title('殘差分布概率密度函數(shù)’);%標(biāo)題gridon%打開網(wǎng)格線，便于觀察設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖復(fù)制metricsNames={'MSE','MAE','RMSE','MAPE(%)’,'MBE','R^2'};%指標(biāo)名稱數(shù)組metricsValues=[mseValue,maeValue,rmseValue,mapeValue,mbeValue,r2Value];%指標(biāo)數(shù)值數(shù)組figure('Name',’預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖’,'NumberTitle','off');%bar(metricsValues);%繪制柱狀圖set(gca,'XTickLabel',metricsNames,'XTickLabelRotation',45);%設(shè)置x軸標(biāo)簽及旋轉(zhuǎn)角度ylabel('數(shù)值’);%y軸標(biāo)簽title('模型預(yù)測性能指標(biāo)對比’);%圖表標(biāo)題gridon%顯示網(wǎng)格線輔助觀察第六階段：精美GUI界面復(fù)制%創(chuàng)建主界面窗口fig=uifigure('Name','CNN-Transformer多變量時間序列預(yù)測’,'Position',[100100900600]);%窗口大小和標(biāo)題%文件選擇標(biāo)簽%文件選擇按鈕%文件路徑回顯框txtFilePath=uitextarea(fig,'Position',[240555620%學(xué)習(xí)率輸入標(biāo)簽及輸入框lblLearnRate=uilabel(fig,'Position',[2051010022],'Text','學(xué)習(xí)率：');%學(xué)習(xí)率標(biāo)簽edtLearnRate=uieditfield(fig,'numeric','Po22],'Value',0.001,'Limits',[1e-51],'RoundFractionalValu%批大小標(biāo)簽及輸入框lblBatchSize=uilabel(fig,'Position',[25051010022],'Text’,'批大?。?);%批大小標(biāo)簽edtBatchSize=uieditfield(fig,'numeric','Position',[35051010022],'Value',64,'Limits',[11024],'RoundFractionalValues',true);%%訓(xùn)練輪數(shù)標(biāo)簽及輸入框數(shù)：’);%訓(xùn)練輪數(shù)標(biāo)簽edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Position',[57051010022],'Value',100,'Limits',[11000],'RoundFractionalValues',true);%整%訓(xùn)練按鈕46010030]);%訓(xùn)練開始按鈕%導(dǎo)出預(yù)測結(jié)果按鈕%繪圖按鈕組btnErrorHeatmap=uibutton(fig,'push','Text',’繪制誤差熱圖btnResidualDist=','Position',[40046012030],'Enable','off');%','Position',[54046012030],'Enable','o%訓(xùn)練過程文本框(實(shí)時顯示日志)txtTrainLog=uitextarea(fig,'Position',[2020840%錯誤提示對話框函數(shù)%瀏覽文件按鈕回調(diào)函數(shù)btnSelectFile.ButtonPushedFcn=@(btn,event)selectFileC%訓(xùn)練按鈕回調(diào)函數(shù)btnTrain.ButtonPushedFcn=@(btn,event)trainCallback();%誤差熱圖按鈕回調(diào)函數(shù)btnErrorHeatmap.ButtonPushedFcn=@(btn,event)plotErrorHeatmap();%殘差分布按鈕回調(diào)函數(shù)btnResidualDist.ButtonPushedFcn=@(btn,event)plotResidualDistributiobtnMetricBar.ButtonPushedFcn=@(btn,event)plotMetricsBar();%變量用于存儲訓(xùn)練結(jié)果%文件選擇實(shí)現(xiàn)functionselectFi[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.mat',’數(shù)據(jù)文件(*.csv,ifisequal(file,0)txtTrainLog.Value={txtTrainLog.Value={['已選擇%訓(xùn)練過程實(shí)現(xiàn)functiontrainCall%清空日志顯示%輸入?yún)?shù)檢查ifisempty(txtFilePath.Value)||~isfile(txtFilePath.Value{1})showError('請選擇有效的數(shù)據(jù)文件!’);%提示文件路徑無效batchSizeVal=edtBatchepochsVal=edtEpochs.Value;iflearnRateVal<=0||batshowError('請輸入有效的學(xué)習(xí)率、批大小和訓(xùn)練輪數(shù)!');%參%加載數(shù)據(jù)ifendsWith(dataPath,'.mat')ifisfield(dataStruct,'data')dataLoaded=dataStrucelseifendsWith(dataPath,'.csv')%歸一化處理dataMax=max(datadataNorm=(dataLoaded-dataMin)./(dat一化到[0,1]%序列創(chuàng)建[XSeq,YSeq]=createSequences(data調(diào)用前面定義的序列構(gòu)造函數(shù)%訓(xùn)練測試集劃分trainRatioVal=0idxTrainVal=1:floor(numSamplesVal*trainRatioVal);floor(numSamplesVal*trainRatioVal)+XTrainVal=XSeq(idxTraiYTrainVal=YSeq(idxTXTestVal=XSeq(idxTestVal,:,:);YTestVal=YSeq(idxTestVal,%網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重新構(gòu)建，參數(shù)綁定numVars=size(XTrainVseqLen=size%重新構(gòu)建模型代碼inputLayerVal=sequenceInputLayer([numVarsconvolution1dLayer(3,64,'Padding','same','NaconvLayerVal.WeightL2Factor=0.01;%L2正則化reluLayerVal=reluLayer('Name’,'relul');dropoutLayerVal=dropoutLayer(0.3,'Name’,'dropout1');%Dropout防止過擬合maxPoolingldLayer(2,'Stride',2,'Name’,'maxplayerNormVal=layerNormalizationLayer('Name','transformerEncoderVal=transformerEncoderLayer(64,4,256,0.1,'Name','transformerEncffnFc1Val=fullyConnectedLayer(256,'Name’,'ffn_fcl’);ffnReluVal=reluLayer('ffnFc2Val=fullyConnectedLayer(64,'Name’,'ffn_fc2');addLayerVal=additionLayer(2,'Name','add1');fcOutputVal=fullyConnectedLayer(numVars,'NaregressionVal=regressionLayer('Name','regression_output');%加入各層layersVal=addLayers(layersValayersVal=addLayers(layerslayersVal=addLayers(layersVal,relayersVal=addLayers(layersVal,dropoutLayerVal);layersVal=addLayers(layersVal,layersVal=addLayers(layersVal,layerNormVal);layersVal=addLayers(layersVal,transformerlayersVal=addLayers(layersVal,ffnFc1Val);layersVal=addLayers(layelayersVal=addLayers(layersVal,ffnFc2Val);layersVal=addLayers(layerlayersVal=addLayers(laye