目錄器進行多變量時間序列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多變量時間序列預測的準確提升 5強化動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計能力 5提高模型對噪聲與異常數(shù)據(jù)的魯棒性 5實現(xiàn)多變量間復雜依賴關系的深度建模 6構(gòu)建統(tǒng)一高效的預測框架 6 6促進智能決策支持系統(tǒng)的發(fā)展 6 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 7多變量時間序列數(shù)據(jù)高維度與復雜依賴關系的挑戰(zhàn) 7動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)隱含、噪聲干擾嚴重的挑戰(zhàn) 7Transformer對小樣本與計算資源敏感的挑戰(zhàn) 7 7模型在不同領域應用的泛化能力不足的挑戰(zhàn) 7 8多變量時間序列預測系統(tǒng)的實時性需求 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 針對多變量高維時間序列的自適應特征提取能力 遞歸濾波與深度學習的高效融合實現(xiàn) 具有噪聲抑制和異常檢測能力的時間序列預測模型 靈活可擴展的模塊化設計架構(gòu) 針對多領域應用定制化適配能力 結(jié)合傳統(tǒng)信號處理與現(xiàn)代深度學習的跨界創(chuàng)新范式 項目應用領域 智能制造過程監(jiān)控與預測維護 能源負荷及氣象多變量預測 醫(yī)療健康監(jiān)測與疾病進展預測 項目模型算法流程圖 項目應該注意事項 卡爾曼濾波參數(shù)調(diào)節(jié)的細致工作 訓練數(shù)據(jù)量與模型容量的匹配 計算資源和運行效率的考量 項目數(shù)據(jù)生成具體代碼實現(xiàn) 項目目錄結(jié)構(gòu)設計及各模塊功能說明 項目部署與應用 20 20部署平臺與環(huán)境準備 20 21 21 21 21 21 2前端展示與結(jié)果導出 22安全性與用戶隱私 2數(shù)據(jù)加密與權限控制 22故障恢復與系統(tǒng)備份 22模型更新與維護 23 23項目未來改進方向 23集成非線性擴展卡爾曼濾波(EKF)及無跡卡爾曼濾波(UKF) 23 23 24優(yōu)化模型輕量化與邊緣計算適配 增強模型可解釋性與可視化分析能力 24 24 24 25 25清空環(huán)境變量 關閉報警信息 關閉開啟的圖窗 25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第二階段：數(shù)據(jù)準備 27數(shù)據(jù)導入和導出功能 文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 28數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等) 28 29 29 防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 設定訓練選項 設計繪制殘差分布圖 設計繪制預測性能指標柱狀圖 第六階段：精美GUI界面 4編碼器進行多變量時間序列預測的詳細項目實例項目背景介紹近年來，深度學習方法，尤其是基于注意力機制的Tr卡爾曼濾波器(KalmanFilter,KF)作為經(jīng)典的貝葉斯濾波方法，專門用于動理和控制領域應用廣泛。它能有效濾除觀測噪聲，提供對系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計。基于此，將卡爾曼濾波器與Transformer結(jié)合，構(gòu)建KF-Transformer模型，旨測技術向更高準確度和魯棒性發(fā)展，為實際復雜系統(tǒng)的智能決策提供堅實支撐。項目目標與意義與Transformer,能夠有效濾除噪聲，估計系統(tǒng)隱狀態(tài)，同時捕捉變量間復雜的多變量時間序列中各變量之間通常存在復雜交互作用，且這種依賴關系隨時間動態(tài)變化。Transformer的自注意力機制能夠靈活捕獲不同變量間長距離依賴和時變權重，突破傳統(tǒng)線性模型的局限。項目旨在通過自注意力層對多維輸入序列進行深度特征提取，實現(xiàn)對變量間復雜依賴關系的有效建模，增強對系統(tǒng)整體行為的理解與預測能力。項目目標構(gòu)建一套集成卡爾曼濾波與Transformer的統(tǒng)一框架，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)輸入、狀態(tài)濾波、特征抽取到預測輸出的無縫銜接。統(tǒng)一框架有助于降低模型設計與調(diào)試復雜度，提升開發(fā)效率。同時基于MATLAB環(huán)境，利用其豐富的數(shù)學工具箱與矩陣運算優(yōu)勢，打造高效、易擴展的代碼實現(xiàn)，為科研和工程應用提供強有力的技術支持。該項目不僅在時間序列預測領域進行創(chuàng)新，更通過融合傳統(tǒng)信號處理理論與現(xiàn)代深度學習技術，推動跨學科方法的融合創(chuàng)新。此種融合思路為未來復雜系統(tǒng)建模和智能分析提供了范式示范，有助于催生更多具備高度解釋性與泛化能力的智能預測模型，促進人工智能技術向更廣泛的實際問題應用拓展。基于本項目開發(fā)的高精度多變量時間序列預測模型，能夠為金融投資、智能制造、能源管理等領域的決策支持系統(tǒng)提供堅實的數(shù)據(jù)預測基礎。精確的預測結(jié)果能夠降低風險、優(yōu)化資源配置、提升系統(tǒng)運行效率。項目為打造智能化、自動化的決策支持平臺奠定核心技術基礎，助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。與時序分析領域的應用案例，拓展了其功能邊界。結(jié)合MATLAB強大的可視化、仿真和調(diào)試工具，方便科研人員和工程師快速搭建、測試和優(yōu)化復雜預測模型，提升MATLAB在學術研究和工業(yè)應用中的競爭力和實用價值。項目挑戰(zhàn)及解決方案注意力機制，靈活建模長距離變量間依賴，結(jié)合卡爾曼Transformer模型結(jié)構(gòu)復雜，參數(shù)眾多，訓練需大量數(shù)據(jù)與多變量時間序列的統(tǒng)計特性和動態(tài)規(guī)律在不同行業(yè)和任務中差異顯著,模型易過正則化和數(shù)據(jù)增強技術，提高模型的適應性和泛化能力，確保其在多領域、多任務中均有優(yōu)異表現(xiàn)。MATLAB傳統(tǒng)上偏重數(shù)值計算與信號處理，對現(xiàn)代深度學習框架支持有限，且深度學習相關代碼實現(xiàn)復雜。項目針對MATLAB環(huán)境優(yōu)化KF和Transformer算法的實現(xiàn)細節(jié)，充分利用其矩陣計算優(yōu)勢和內(nèi)置神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，設計高效、模塊化的代碼結(jié)構(gòu)，降低模型實現(xiàn)難度，提升開發(fā)效率，推動MATLAB在前沿深度學習模型構(gòu)建中的應用。部分應用場景(如工業(yè)控制、金融交易)對預測系統(tǒng)實時響應有較高要求，延遲過大會影響決策效果。KF-Transformer結(jié)構(gòu)雖復雜，但通過卡爾曼濾波的遞歸性質(zhì)，部分預測可實時更新。項目在算法設計中注重計算復雜度控制，結(jié)合MATLAB多線程和并行計算能力，優(yōu)化數(shù)據(jù)流與模型推斷流程，盡可能滿足實時預測需求。項目模型架構(gòu)本項目的KF-Transformer模型架構(gòu)主要包含四大核心模塊：輸入數(shù)據(jù)預處理模塊、卡爾曼濾波狀態(tài)估計模塊、Transformer編碼器模塊和預測輸出模塊。整個架構(gòu)通過串聯(lián)和聯(lián)合訓練，形成端到端的多變量時間序列預測系統(tǒng)。輸入數(shù)據(jù)預處理模塊負責對原始多變量時間序列進行標準化、缺失值填充和異常檢測，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。標準化使各變量處于統(tǒng)一尺度，減少訓練偏差；缺失值和異常數(shù)據(jù)處理確保輸入完整且穩(wěn)定。卡爾曼濾波狀態(tài)估計模塊基于經(jīng)典卡爾曼濾波理論，針對線性動態(tài)系統(tǒng)模型構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測方程。通過遞歸的預測-更新步驟，濾除觀測噪聲，估計系統(tǒng)的隱狀態(tài)向量，為后續(xù)Transformer提供去噪的、高質(zhì)量的時間序列狀態(tài)表示。卡爾曼濾波的核心包括狀態(tài)預測(基于上一時刻估計狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣)、協(xié)方差預測、卡爾曼增益計算、狀態(tài)更新和協(xié)方差更新。Transformer編碼器模塊由多個自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡層組成。自注意力機制通過計算序列內(nèi)部各時間步及變量間的注意力權重，有效捕獲長期依賴和復雜交互特征。前饋網(wǎng)絡則完成非線性映射和特征提煉。層歸一化和殘差連接保證模型訓練的穩(wěn)定性和梯度傳播。該模塊的輸入是來自卡爾曼濾波器輸出的隱狀態(tài)序整個KF-Transformer架構(gòu)實現(xiàn)了從原始觀測數(shù)據(jù)的噪聲濾除和動態(tài)傳統(tǒng)信號處理的嚴謹濾波機制與現(xiàn)代深度學習的靈活表達能力，突破各自局限，復制%1.初始化狀態(tài)變量和協(xié)方差矩陣x_est=zeros(state_dim,始為零向量%初始化隱狀態(tài)向量，表示系統(tǒng)當前估計狀態(tài)P_est=eye(state_dim);%狀態(tài)協(xié)方差矩陣初始化為單位矩陣，表示初始不確定性較大%表示估計誤差協(xié)方差矩陣初始值，反映狀態(tài)估計的置信度%2.定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F和觀測矩陣H描述上一時刻狀態(tài)到當前時刻狀態(tài)的線性映射關系H=eye(obs_dim,state_dim);%為觀測維度%將系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換為可觀測量的線性映射矩陣%3.定義過程噪聲Q和觀測噪聲R協(xié)方差矩陣Q=0.01*eye(state_dim);%過程噪聲協(xié)方差，表示系統(tǒng)動態(tài)不確定性%過R=0.05*eye(obs_dim);%觀測噪聲協(xié)方差，表示測量誤差大小%觀測噪聲%4.遞歸卡爾曼濾波步驟fort=1:length(time_series)%遍歷時間序列每個時間點%預測步驟x_pred=F*x_est;%狀態(tài)預測，根據(jù)上一估計狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣計算下一狀態(tài)預測%預測當前時刻的隱狀態(tài)向量P_pred=F*P_est*F'+Q;%協(xié)方差預測，融合過程噪聲%預測當前時刻的估計誤差協(xié)方差矩陣%觀測數(shù)據(jù)Z=observations(:,t);%獲取當前時刻觀測數(shù)據(jù)，列向量%讀取多變量%計算卡爾曼增益K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%卡爾曼增益，權衡預測和觀測的不確定性%計算融合預測與觀測信息的最優(yōu)權重%更新步驟x_est=x_pred+K*(z-H*x_pred);%利用觀測數(shù)據(jù)修正狀態(tài)估計%P_est=(eye(state_dim)-K*H)*P_pred;%更新協(xié)方差矩陣%更新%保存濾波后的狀態(tài)用于后續(xù)Transformer輸入filtered_states(:,t)=x_est;%保存每時刻濾波估計結(jié)果%記錄濾波輸出作為特征序列%5.構(gòu)造Transformer編碼input_seq=filtered_states';%轉(zhuǎn)置為樣本時間步×特征維度矩陣%Transformer要求的序列輸入格式%6.Transformer編碼器參數(shù)初始化num_heads=4;%多頭注意力頭數(shù)%自注意力機制分頭數(shù)量，提升模型表達能力d_model=state_dim;%編碼器輸入維度，與狀態(tài)維度匹配%特征維度，與濾num_layers=2;%編碼器層數(shù)%堆疊多層Transformer編碼器，增強建模深度%7.定義自注意力層函數(shù)functionattn_output=multiHeadSelfAd_head=d_model/num_he%線性變換矩陣初始化Wq=randn(d_model,d_model);%查詢矩陣權重%隨機初始化查詢權重矩陣Wk=randn(d_model,d_model);%鍵矩陣權重%初始化鍵權重矩陣Wv=randn(d_model,d_model);%值矩陣權重%初始化值權重矩陣Q=x*Wq;%查詢矩陣%將輸入映射為查詢表示K=x*Wk;%鍵矩陣%鍵表示，用于計算注意力權重V=x*Wv;%值矩陣%值表示，提供輸出信息%按頭拆分Q=reshape(Q,[],num_heads,d_head);%[seq_len,num_V=reshape(V,[],num_heads%計算注意力權重矩陣attn_scores=pagemtimes(Q,'none',per'transpose');%[seq_len,num_hattn_scores=attn_scores/sqrt(d_head);%縮放%Softmax歸一化attn_weights=attn_weights./sum(attn_weights,3);%按序列長度歸一化%計算加權輸出attn_output_heads=pagemtimes(attn_weights,V);%%合并頭輸出attn_output=reshape(attn_output_heads,size(x));%%8.定義Transformer編碼器前饋層d_ff=4*size(x,2);%前饋層維度擴展為4倍輸入維度W1=randn(size(x,2),d_ff);%第一層權重b1=zeros(1,d_ff);%第一層偏置W2=randn(d_ff,size(x,2));%第二層權重b2=zeros(1,size(x,2));%第二層偏置ff1=max(0,x*W1+b1);%ReLU激活%非線性變換第一層ff_output=ff1*W2+b2;%線性映射回原始維度%9.Transformer編碼器前向傳播x=input_seq;%輸入序列attn_out=multiHeadSelfAttention(x,num_heads,d_model);%自注意力輸出x=x+attn_out;%殘差連接x=layerNorm(x);%層歸一化ff_out=feedForward(x);%前饋網(wǎng)絡X=x+ff_out;%殘差連接x=layerNorm(x);%層歸一化encoded_features=x;%Transformer編碼器輸出特征序列%10.預測層設計W_pred=randn(d_model,pred_dim);%線性映射權重，pr數(shù)predictions=encoded_features*W_pred+b_pred;%生成預測結(jié)果矩陣%11.層歸一化函數(shù)定義functiony=layerNorm(x)mu=mean(x,2);%按行均值以上代碼實現(xiàn)了KF-Transformer模型的核心組成部分。首先初始化卡爾曼濾波遞歸濾波步驟，利用觀測數(shù)據(jù)更新狀態(tài)估計，并保存濾波后的隱狀態(tài)序列作為整個流程充分發(fā)揮了卡爾曼濾波器在動態(tài)狀態(tài)估項目特點與創(chuàng)新通過設計多頭自注意力機制，模型能夠針對高維多變量序列中不同變量之間的異質(zhì)關系與時間依賴性，靈活調(diào)整注意力權重，捕捉多維數(shù)據(jù)中豐富的時空交互特征。模型在訓練過程中自適應學習各變量之間的重要性分布，有效克服了傳統(tǒng)線性模型難以表達變量間非線性耦合的瓶頸，實現(xiàn)了更加精準和深層的特征挖掘，提升了多變量序列預測的泛化能力。項目在MATLAB環(huán)境中系統(tǒng)實現(xiàn)卡爾曼濾波與Transformer的無縫集成，利用卡爾曼濾波器遞歸狀態(tài)估計的低延遲優(yōu)勢，結(jié)合Transformer的深層特征抽取能力，形成了一套兼顧實時性和復雜性需求的模型方案。采用模塊化設計，保證各部分高效交互與信息流通，同時在訓練和推斷階段充分利用矩陣運算和并行計算技術，顯著提升了模型運行效率和適用性。卡爾曼濾波器本身具備有效濾除測量噪聲和動態(tài)擾動的能力，為輸入數(shù)據(jù)提供凈化處理，增強了模型對不確定性和異常數(shù)據(jù)的魯棒性。通過這種預處理，Transformer編碼器接收的輸入序列更加平穩(wěn)且可信，減少了過擬合風險和預測誤差波動，使得整個預測系統(tǒng)在工業(yè)監(jiān)測、金融風控等對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高的應用場景中表現(xiàn)更為穩(wěn)定可靠。項目采用清晰的模塊劃分，包括數(shù)據(jù)預處理、卡爾曼濾波狀態(tài)估計、Transformer編碼器、輸出預測層，每個模塊均可獨立調(diào)試和優(yōu)化。此架構(gòu)不僅方便未來根據(jù)不同應用需求替換濾波器類型或調(diào)整編碼器層數(shù)，還便于集成其他時序特征提取技術或更復雜的預測頭，極大增強模型的靈活性和拓展?jié)摿?，滿足多樣化多變量時間序列預測任務的個性化需求。模型設計充分考慮多變量時間序列在不同領域中表現(xiàn)出的多樣性，提供參數(shù)配置和結(jié)構(gòu)調(diào)整接口，便于根據(jù)金融、氣象、工業(yè)等不同行業(yè)數(shù)據(jù)特點自定義濾波器參數(shù)及Transformer網(wǎng)絡規(guī)模。通過這種靈活適配，項目不僅在理論上具備普適性，也極大提升了實際部署中的效果和應用價值，推動時間序列預測技術的跨領域廣泛應用。Transformer深度學習技術，形成一種跨學科的創(chuàng)新研究項目應用領域和時變特性。該項目的KF-Transformer模型能夠通過卡爾曼濾波器濾除市場數(shù)依據(jù)。多維度信息。KF-Transformer模型通過狀擁堵預測的準確性，為智能交通控制、信號燈優(yōu)化和路線規(guī)劃提供決策支持，促進城市交通智能化管理。醫(yī)療健康監(jiān)測與疾病進展預測醫(yī)療健康領域涉及多項生理指標的動態(tài)監(jiān)測，如心率、血壓、血糖等多變量時間序列數(shù)據(jù)，常受測量噪聲干擾。項目模型利用卡爾曼濾波實現(xiàn)對患者生理狀態(tài)的動態(tài)估計，消除噪聲，Transformer編碼器深入挖掘指標間復雜非線性關聯(lián)，提升疾病進展預測的準確度和個性化醫(yī)療決策支持能力，助力精準醫(yī)療和健康管理。項目模型算法流程圖復制項目模型算法流程圖輸入原始多變量時間序列數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預處理模塊：標準化、缺失值填充、異常檢測卡爾曼濾波器模塊：一初始化狀態(tài)與協(xié)方差矩陣一遞歸執(zhí)行狀態(tài)預測與更新一輸出濾波后的隱狀態(tài)估計序列Transformer編碼器模塊：一輸入濾波后的狀態(tài)序列一多頭自注意力機制捕獲序列依賴-前饋網(wǎng)絡實現(xiàn)非線性映射-層歸一化與殘差連接保證訓練穩(wěn)定預測輸出模塊：一線性映射將編碼器輸出映射為預測值輸出多變量未來時間步預測結(jié)果項目應該注意事項差R的準確設置對濾波效果影響巨大。參數(shù)需結(jié)合實際系統(tǒng)特KF-Transformer模型結(jié)構(gòu)復雜，訓練與推斷過程計算量大，尤其在高維多變量理的批量處理與數(shù)據(jù)加載策略。實時應用場景還需設計計算高效的濾波更新和Transformer推斷流程，確保模項目數(shù)據(jù)生成具體代碼實現(xiàn)復制rng(2025);%設置隨機種子，保證結(jié)果可復現(xiàn)num_samples=5000;%樣本數(shù)量，覆蓋時間序列長度%定義數(shù)據(jù)總時間步數(shù)num_features=5;%特征數(shù)量，代表多變量維度%定義多變量序列的維數(shù)data=zeros(num_samples,num_features);%初%1.線性趨勢因素生成(Feature1)t=(1:num_samples)’;%時間向量linear_trend=0.001*t;%線性增長趨勢，緩慢遞增%體現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢data(:,1)=linear_trend+0.05*randn(num_samples,1);%加入高斯噪聲模擬測量誤差%2.周期性正弦波因素生成(Feature2)freq=0.02;%頻率參數(shù)，控制周期長度%設定周期性波動頻率seasonal=sin(2*pi*freq*t);%生成data(:,2)=seasonal+0.03*randn(num_samples,1);%加入噪聲模擬實際測量偏差%3.隨機游走因素生成(Feature3)random_steps=0.1*randn(num_samples,1);%獨立同分布的隨機步長random_walk=cumsum(random_steps);%計算累積和，形成隨機游走過程data(:,3)=random_walk+0.02*randn(num_samples,1);%加入觀測噪聲%4.自回歸因素生成(Feature4)ar_coeff=0.8;%自回歸系數(shù)，體現(xiàn)過去影響ar_process=zeros(num_samples,1);%初始化自回歸序列ar_noise=0.05*randn(num_samples,1);ar_process(i)=ar_coeff*ar_process(i-1)+過程迭代%5.突發(fā)跳變因素生成(Feature5)jump_series=zeros(num_samples,1);%初始化序列jump_points=randi([100,4900],10,1);%隨機選取10個跳變點jump_series(i)=jump_series(i-1);ifismember(i,jump_points)jump_series(i)=jump_series(i)+(randn*3)變jump_series(i)=jump_series(i)+0.01*randn;%小幅隨機波動%保存數(shù)據(jù)至MAT文件save('simulated_multivariate_timeseries.mat'%保存數(shù)據(jù)至CSV文件，添加時間戳列time_vector=(1:num_samples)';%時間索引csv_data=array2table(data,'Var{'Featurel_LinearTrend','Feaature4_AR’,'Feature5_Jump'});%添加變量名csv_data.Time=time_vector;%添加時間列上述代碼實現(xiàn)了一個多變量時間序列數(shù)據(jù)集的生成，涵蓋5種不同類型的時間序包含平穩(wěn)成分，也包含非平穩(wěn)和突發(fā)變化，適合測試KF-Transformer模型在復項目目錄結(jié)構(gòu)設計及各模塊功能說明復制—raw/processed/—utils/—data_preprocessing.m—evaluation_metrics等—visualization_tools本型結(jié)果等)—param_tuning.m—deployment/%存放原始及預處理數(shù)據(jù)%原始采集或模擬的多變量時間序%數(shù)據(jù)預處理后的文件，如歸一化、%示例模擬數(shù)據(jù)文件%模型定義及訓練腳本%卡爾曼濾波器核心算法實現(xiàn)文件%Transformer編碼器核心模塊實現(xiàn)%訓練主流程，整合卡爾曼濾波與%工具函數(shù)及輔助腳本%數(shù)據(jù)預處理函數(shù)，包括標準化和異%評估指標計算，如MSE、MAE、R2%可視化函數(shù)(不涉及畫布繪制，文%超參數(shù)調(diào)優(yōu)輔助腳本%部署相關腳本及配置文件%模型導出和保存腳本%簡單推理服務實現(xiàn)(命令行接口)%部署說明文檔%部署配置文件(硬件環(huán)境，路徑等)%項目文檔資料 —api_specifications.md%項目概述和設計說明%使用手冊%接口規(guī)范文檔 流程各模塊功能說明：·**data/**目錄負責管理時間序列數(shù)據(jù)文件，分門別類保存原始、預處理及模擬數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)流向清晰，方便復現(xiàn)和后期數(shù)據(jù)更新?！?*models/**目錄為核心算法實現(xiàn)區(qū)，涵蓋卡爾曼濾波器和Transformer編碼器兩個關鍵組件，及其訓練與預測的整合邏輯。模塊化實現(xiàn)便于單獨調(diào)試和算法升級。·**utils/**目錄包含數(shù)據(jù)預處理、評估指標和輔助函數(shù)，如異常檢測、歸一化處理和性能指標計算。工具函數(shù)解耦核心算法，提升代碼復用率。·**deployment/**目錄專門管理模型導出、推理服務及相關配置文件，支持模型部署和應用集成。提供簡易推理服務器腳本，便于實驗環(huán)境外的快速測試?！?*docs/**目錄整理項目說明文檔、用戶手冊和API規(guī)范，便于項目成員和用戶快速理解模型原理及使用流程。·main.m為項目統(tǒng)一入口，控制訓練與預測流程，方便快速執(zhí)行整體流程和對接外部系統(tǒng)。此結(jié)構(gòu)設計充分滿足項目開發(fā)、測試、部署和維護的需求，保證工程規(guī)范和團隊協(xié)作效率。項目部署與應用項目部署以模塊化和分層架構(gòu)為基礎，分為數(shù)據(jù)層、模型計算層和應用接口層。數(shù)據(jù)層負責實時數(shù)據(jù)采集與預處理，模型計算層集成卡爾曼濾波與Transformer預測邏輯，應用接口層提供預測服務API,支持前端系統(tǒng)和外部業(yè)務調(diào)用。分層設計確保系統(tǒng)靈活擴展和高效維護，同時實現(xiàn)計算與服務解耦，利于負載均衡和項目支持MATLAB環(huán)境，推薦配置支持GPU加速的高性能服務器，確保Transformer深度學習模型訓練與推理效率。配置包括MATLABR2023a及以上版驅(qū)動，確保計算資源利用最大化，同時配置網(wǎng)絡服務端口和防火墻規(guī)則，為部署時通過專門腳本加載預訓練KF-Transformer模型權重，支持參數(shù)微調(diào)與量項目提供基于MATLAB命令行和Web接口的多樣化用戶交互方式。命令行界面支持文本輸出與日志記錄，Web界面集成基礎圖表展示(通過外部服務),便于用GPU/TPU加速推理模型推理階段利用GPU并行計算顯著縮短執(zhí)行時間。MATLAB的深度學習工具箱構(gòu)建自動化持續(xù)集成和持續(xù)交付管道，自動化執(zhí)行代碼測試、模型訓練、評估和部署流程。使用MATLABUnitTesting框架進行模塊單元測試，結(jié)合Git版本管理，實現(xiàn)代碼和模型版本迭代管理。自動部署至測試和生產(chǎn)環(huán)境，確保項目代碼質(zhì)量和交付效率，支持快速迭代和功能升級。API服務與業(yè)務集成提供RESTfulAPI接口，實現(xiàn)模型預測功能的遠程調(diào)用，方便業(yè)務系統(tǒng)無縫集成。API設計支持批量數(shù)據(jù)輸入和異步預測請求，滿足大規(guī)模并發(fā)需求。結(jié)合身份認證和訪問權限控制，保障服務安全。API文檔詳盡，支持自動生成Swag提升開發(fā)者體驗。前端展示與結(jié)果導出支持通過前端儀表盤動態(tài)展示預測結(jié)果和模型狀態(tài)，用戶可自定義監(jiān)控指標。結(jié)數(shù)據(jù)導出接口，保證數(shù)據(jù)一致性和完整性，滿足不同業(yè)務部門的多樣化需求。安全性與用戶隱私系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸和存儲環(huán)節(jié)全面采用加密技術保障信息安全。部署環(huán)境實行嚴格訪問權限管理和審計日志記錄，確保用戶數(shù)據(jù)隱私不被泄露。模型訪問控制細致劃分，防止未經(jīng)授權的操作。針對敏感數(shù)據(jù)，設計匿名化處理和脫敏機制，符合行業(yè)安全合規(guī)標準。數(shù)據(jù)加密與權限控制所有存儲的歷史數(shù)據(jù)和模型文件采用加密存儲，結(jié)合權限管理系統(tǒng)控制用戶訪問。系統(tǒng)支持基于角色的權限分配，實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀取、寫入和管理的精細化控制。通過日志追蹤權限操作歷史，確保責任可追溯，提升整體系統(tǒng)安全級別。故障恢復與系統(tǒng)備份部署方案設計有完善的備份策略，定期自動備份數(shù)據(jù)和模型狀態(tài)，防止意外丟失。結(jié)合冗余部署和自動故障轉(zhuǎn)移機制，確保關鍵業(yè)務在硬件或軟件故障時快速恢復。系統(tǒng)日志和狀態(tài)快照幫助診斷故障根因，提升系統(tǒng)可用性和穩(wěn)定性。支持在線和離線模型更新機制，結(jié)合歷史預測誤差反饋動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)。通過定期重訓練、遷移學習等方法，確保模型適應不斷變化的環(huán)境和數(shù)據(jù)分布。維護流程自動化，減少人工操作風險，實現(xiàn)模型生命周期管理和持續(xù)性能優(yōu)化。項目構(gòu)建監(jiān)控指標體系，自動收集模型性能數(shù)據(jù)和用戶反饋，指導后續(xù)優(yōu)化迭代。引入超參數(shù)調(diào)優(yōu)算法和自動機器學習技術，持續(xù)提升模型精度和泛化能力。通過跨版本對比分析，發(fā)現(xiàn)改進方向，保障模型始終保持行業(yè)領先水平。項目未來改進方向為應對更復雜非線性動態(tài)系統(tǒng)，未來版本計劃引入擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波技術，替代線性卡爾曼濾波，增強對非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測模型的適應能力。通過這些濾波器估計精度的提升，結(jié)合Transformer編碼器，構(gòu)建更為精準且魯棒的多變量時序預測系統(tǒng)，滿足更復雜工業(yè)和金融場景需求。多尺度時序特征融合與層次化Transfor考慮到實際時間序列中存在多層次、多尺度的時序模式，未來將設計層次化Transformer結(jié)構(gòu)，結(jié)合不同時間窗口和頻率成分的特征融合，提升模型對局部和全局動態(tài)的捕獲能力。通過多尺度特征融合策略，增強模型的時間依賴表達能力，實現(xiàn)更加細粒度和全面的預測表現(xiàn)。針對數(shù)據(jù)標簽有限或高質(zhì)量數(shù)據(jù)難獲取問題，項目將探索自監(jiān)督學習方法，通過設計時間序列預測相關的預訓練任務，提升Transformer編碼器的初始化效果。利用大規(guī)模無標簽數(shù)據(jù)訓練基礎模型，實現(xiàn)領域適應和遷移學習，降低標注成本，提升模型在不同應用環(huán)境中的泛化性。權重量化和知識蒸餾等技術，顯著減少模型KF-Transformer模型向邊緣設備和嵌入式系統(tǒng)遷移，支持實時低功耗預測，為探索KF-Transformer模型在多任務學習框架下的應用，支持同時完成預測、異項目總結(jié)與結(jié)論本項目圍繞多變量時間序列預測，系統(tǒng)性地實現(xiàn)了卡爾曼濾波器與Transformer深刻洞察。項目的持續(xù)優(yōu)化策略和自動化運維保障將助力KF-Transformer模型clearvars;%清除所有工作區(qū)變量，釋放內(nèi)存warning('off','all');%關閉所有警告信息，避免控制臺干擾closeall;%關閉所有打開的圖形窗口，保持環(huán)境整潔清空命令行toolboxes={'SignalProcessingToolbox','LearningToolbox','DeepLearningToolbox','Pafori=1:length(toolboxes)if~ismember(toolboxes{i},installedToolboxes)%判斷當前所需工具fprintf('工具箱%s未安裝，請安裝后裝配置GPU加速disp('GPU加速已啟用。’);%提示GPU已啟用使用CPU第二階段：數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)導入和導出功能復制CSV文件中的數(shù)據(jù)為表格格式%提取特征列(除時間列)dataRaw=dataTable{:,1:end-1};%轉(zhuǎn)換表格為數(shù)值矩陣，除去時間列%導出處理后的數(shù)據(jù)為MAT文件，方便后續(xù)使用save('processed_data.mat','dataRaw');%文本處理與數(shù)據(jù)窗口化復制windowSize=50;%定義時間窗口長度，用于序列切片stepSize=1;%定義窗口滑動步長numSamples=size(dataRaw,1);numFeatures=size(dataRaw,2);%%預先計算窗口總數(shù)numWindows=floor((numSamples-windowSize)/stepSize)+1;%計算滑動窗口總數(shù)量%初始化3D數(shù)組存儲窗口數(shù)據(jù)，尺寸為[窗口數(shù)，窗口長度，特征數(shù)]dataWindows=zeros(numWindows,windowSize,idxStart=(i-1)*stepSize+1;%當前窗口起始索引idxEnd=idxStart+windowSize-1;%當前窗口結(jié)束索引dataWindows(i,:,:)=dataRaw(idxStart:idxEnd,:);%提取對應時間窗數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)%填補缺失值，使用線性插值方法逐列處理forf=1:numFeaturescolumnData=dataRaw(:,f);%提取單個ifany(isnan(columnData))%檢查是否存在缺idx=~isnan(columnData);columnData(isnan(columnData))=intecolumnData(idx),find(isnan(columnData)),'linear','extrap’);%線性dataRaw(:,f)=columnData;%更新填補后的數(shù)據(jù)%異常值檢測，使用基于3倍標準差的方法forf=1:numFeaturescol=dataRaw(:,f);%取出當前特征upperBound=mu+3*sigma;%異常上界outliers=(col>upperBound)|(col<lowerBoun點%對異常值用鄰近值進行替代(用前一個非異常值替代)ifidx>1col(idx)=col(idx-1);%用前一正常值替換異常值col(idx)=mu;%起始位置異常值用均值填充dataRaw(:,f)=col;%更新處理后的數(shù)據(jù)列數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等)%平滑數(shù)據(jù)，使用移動平均濾波器smoothedData=movmean(dataRaw,5);%使用窗口大小為5的移動平均平滑處%標準化處理，零均值單位方差歸一化dataMean=mean(smoothedData);%計算每列均值dataStd=std(smoothedData);%計算每列標準差normalizedData=(smoothedsequenceLength=30;%定義輸入序列長度numSequences=size(normalizedData,1)-sequenceLength;%計算可用序列數(shù)量inputSequences=zeros(numSequences,sequenceLength,numFeaturetargetSequences=zeros(numSequences,numFeatures);%初始化目標輸出張量(預測下一時刻)inputSequences(i,:,:)=normalizedData(i:i+sequentargetSequences(i,:)=normalizedData(i+sequenceLength,:);%目標numTrain=floor(trainRatio*numSequences);%訓練集樣本數(shù)量XTrain=inputSequences(1:numTrain,:,:);%劃分訓練輸入數(shù)據(jù)YTrain=targetSequences(1:numTrain,:);%劃分訓練目標數(shù)據(jù)XTest=inputSequences(numTrain+1:end,:,:);%測試輸入數(shù)據(jù)YTest=targetSequences(numTrain+1:end,:);%測試目標數(shù)據(jù)stateDim=numFeatures;%卡爾曼濾波器狀態(tài)維度設置為特征數(shù)量，表示每個obsDim=numFeatures;%觀測維度同樣對應特征數(shù)量%卡爾曼濾波器過程噪聲協(xié)方差矩陣Q初始化Q=0.01*eye(stateDim);%穩(wěn)定狀態(tài)變化的小噪聲協(xié)方差矩陣%觀測噪聲協(xié)方差矩陣R初始化R=0.05*eye(obsDim);%觀測誤差協(xié)方差，稍大以反映測量不確定性%Transformer參數(shù)設置numHeads=4;%多頭注意力機制頭數(shù)numEncoderLayers=2;%Transformer編碼器堆dModel=stateDim;%Transformer輸入和隱藏層維度%訓練超參數(shù)batchSize=64;%批量大小learningRate=le-3;%定義卡爾曼濾波器參數(shù)stateDim=size(XTrain,3);%狀態(tài)維度等于特征數(shù)，代表每個變量的隱狀態(tài)%obsDim=stateDim;%觀測維度同狀態(tài)維度%觀測空間維度與狀態(tài)空間一致F=eye(stateDim);%狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣初始化為單位矩陣，表示狀態(tài)假定線性平穩(wěn)轉(zhuǎn)移%表示系統(tǒng)狀態(tài)在無外部擾動下的保持H=eye(obsDim);%觀測矩陣初始化為單位矩陣，表示直接觀測所有狀態(tài)%觀Q=0.01*eye(stateDim);%過程噪聲協(xié)方差矩陣，表征狀態(tài)轉(zhuǎn)移不確定性%R=0.05*eye(obsDim);%觀測噪聲協(xié)方差矩陣，表征測量誤差大小%反映%初始化卡爾曼濾波器狀態(tài)估計和協(xié)方差x_est=zeros(stateDim,1);%初始狀態(tài)估計為零向量%代表濾波器起始狀P_est=eye(stateDim);%初始狀態(tài)協(xié)方差為單位矩陣%狀態(tài)估計不確定性初%Transformer模型參數(shù)numHeads=4;%多頭注意力機制頭數(shù)%并行注意力頭數(shù)，提升模型捕獲復雜dModel=stateDim;%模型的特征維度，與狀態(tài)維度保持一致%TransformernumEncoderLayers=2;%Transformer編碼器層數(shù)%堆疊編碼器層數(shù)量決定模型深度dropoutRate=0.1;%Dropout比率%防止訓練過程中過擬合的常用策略%定義Transformer層權重初始化函數(shù)rng(0);%固定隨機種子，保證權重初始化可復現(xiàn)Wq=randn(dModel,dModel)*sqrt(2/dModel);%查詢矩陣權重初始化%權重初始為高斯分布，歸一化以避免梯度消失Wk=randn(dModel,dModel)*sqrt(2/dModel);%Wv=randn(dModel,dModel)*sqrt(2/dModel);%值矩陣權重初始化W1=randn(dModel,ffnDim)*sqrt(2/dModel);%前饋層第一層權重初始化%W2=randn(ffnDim,dModel)*sqrt(2/ffnDim);%前饋層第二層權重初始化%維度映射回原始dModel大小b2=zeros(1,dModel復制%超參數(shù)設置learningRate=le-3;%學習率，控制梯度更新步長%訓練時權重更新的速度batchSize=64;%批量大小，訓練時每次處理的數(shù)據(jù)量%平衡訓練穩(wěn)定性和numEpochs=50;%訓練輪數(shù)%控制完整訓練數(shù)據(jù)迭代次數(shù)，防止過擬合和欠擬合weightDecay=1e-4;%L2正則化強度，防止模型過擬合%防止參數(shù)過大，保%Adam優(yōu)化器參數(shù)betal=0.9;%一階矩估計指數(shù)衰減率%控制動量衰減速度beta2=0.999;%二階矩估計指數(shù)衰減率%控制自適應學習率平滑epsilon=le-m=zeros(dModel,dModel);%一階矩初始為零矩陣V=zeros(dModel,dModel);%二階矩初function[W_new,m_new,v_new]=adamUpdate(W,grad,m,v,t,learningRate,m_new=betal*m+(1-betal)*grad;%計算一階矩估計v_new=beta2*v+(1-beta2)*(grad.^2);%計算二階矩估計v_hat=v_new/(1-beta2^t);%偏差校正二階矩W_new=W-learningRate*m_hat./(sqrt(v_hat)+epsilon);%權防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整=dropoutLayer(x,drop=rand(size(x))<retainProb;%生成保留掩碼=(x.*mask)/retainProb;%通過掩碼對輸入做dropout并縮放kFold=5;%設置5折交叉驗證cvIndices=crossvalind('Kfold',size(XTrain,1),kFold);%生成交叉驗證分組索引validationLosses=zeros(kFold,1);%初始化驗證損失存儲向量XTrainFold=XTrain(trainIdx,:,:);%當前折訓練數(shù)據(jù)YTrainFold=YTrain(trXValFold=XTrain(valIdx,:YValFold=YTrain(valIdx,:);%當前折驗證標簽%訓練模型調(diào)用自定義函數(shù)，這里假定trainModel存在modelFold=trainModel(XTrainFold,YTrainFold);%驗證模型性能，調(diào)用自定義驗證函數(shù)evaluateModelvalidationLosses(fold)=evaluateModel(modelFoldavgValLoss=mean(validationLosses);%計算平均驗證損失，作為超參3.數(shù)據(jù)擴增與噪聲注入noiseLevel=0.01;%噪聲標準差設置augmentedXTrain=XTrain;%初noise=noiseLevel*randn(size(XTrain(i,:,:)));%生成正態(tài)分布噪聲augmentedSample=squeeze(XTrain(i,:,:))+noise;%對原始樣本加噪聲augmentedXTrain=cat(1,augmentedXTrain,reshape(augmentedSample,[1,size(XTrain,2),size(XTrain,3)]));%將加噪聲augmentedYTrain=repmat(YTrain,2,1);%標簽對應擴增，復制一份第四階段：模型訓練與預測設定訓練選項options.MaxEpochs=numEpochs;%最大訓練周期，控制訓練輪數(shù)options.InitialLearnRate=learningRate;%初始學習率options.MiniBatchSize=batchSize;%每次訓練批量大小options.ValidationData={XTest,YTest};%驗證集數(shù)據(jù)能options.ValidationFrequency=50;%每50步驗證一次options.L2Regularization=weightDecay;%L2正則化系數(shù)，防止過擬合options.Shuffle='every-epoch';%每個epoch后打亂訓練數(shù)據(jù)，增加泛化模型訓練numBatches=floor(size(augmentedXTrain,1)/batforepoch=1:options.MaxEpochs%打亂訓練集樣本順序，增加泛化能力idx=randperm(size(augmentedXTrain,1));XTrainShuffled=augmentedXTrain(idx,:,:);YTrainShuffled=augmentedYTrain(batchEnd=batch*batchSize;XBatch=XTrainShuffled(batchStart:batchEnd,:,:);%當前批次輸入YBatch=YTrainShuffled(batchStart:batchEnd,:);%當前批次標簽%卡爾曼濾波器狀態(tài)更新和濾波器預測輸入預處理filteredBatch=zeros(batchSize,size(XBatch,2),stateDim);%x_est=zeros(stateDim,1);%每個序列狀態(tài)估計初始化P_est=eye(stateDim);%協(xié)方差初始化%預測步驟x_pred=F*x_est;%狀態(tài)預測P_pred=F*P_est*F’+Q;%預測協(xié)方差%觀測數(shù)據(jù)%卡爾曼增益K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%%更新步驟P_est=(eye(stateDim)-KfilteredBatch(i,t,:)=x_est;%保存濾波后狀態(tài)%Transformer前向傳播及誤差計算%這里簡化描述為調(diào)用自定義函數(shù)transformerForwardAndBackwardtransformerForwardAndBackward(filteredBatch,YBatch,Wq,Wk%權重更新，使用Adam優(yōu)化器示范(只針對Wq示例)[Wq,m,v]=adamUpdate(WlearningRate,beta1,bet%這里同理更新其他權重Wk,Wv,W1,W2及偏置b1,b2,代碼結(jié)構(gòu)類似fprintf('Epoch%d/%d,Loss:%.4f\n',epoch,options.MaxEpochs,%驗證模型性能并可實現(xiàn)早停策略(可選)用訓練好的模型進行預測復制=size(XTest,2);%序列長度predictions=zeros(numTestSamples,obsDim);%初始化預測結(jié)果矩陣x_est=zeros(stateDim,1);%P_est=eye(stateDim);%初始化協(xié)方差filteredSeq=zeros(sequenceLength,stateDim);%保存濾波后的序列P_pred=F*P_est*F'+Q;%協(xié)方差預測Z=squeeze(XTest(i,t,:));%當前觀測數(shù)據(jù)K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%計算卡爾曼增益P_est=(eye(stateDim)-K*H)*P_pred;%協(xié)方差更新filteredSeq(t,:)=x_est;%記錄濾波狀態(tài)predictions(i,:)=predFeature;%保存預測結(jié)果復制save('KF_Transformer_Predictions.mat','predictions');%%計算簡單置信區(qū)間(基于預測誤差的標準差)residuals=YTest-predictions;%計算殘差stdResidual=std(residuals);%殘差標準差confidenceIntervalLower=predictions-1.96*stdResidual;%95%置信confidenceIntervalUpper=predictionssave('KF_Transformer_Predictions_CI.m'confidenceIntervalLower','confidenceIntervalUpper');%保存置信區(qū)間復制%計算均方誤差(MSE)mseValue=mean((YTest-predictions).^2,1);%逐變%計算平均絕對誤差(MAE)maeValue=mean%計算平均絕對百分比誤差(MAPE)mapeValue=mean(abs((YTest-predictions)./YTest),1)*100;%逐變%計算均方誤差偏差(MBE)mbeValue=mean(YTest-predictions,1);%逐變量計算平均誤差，反映模型是否存在系統(tǒng)偏差%計算決定系數(shù)R2ssRes=sum((YTest-predictions).^2,1);ssTot=sum((YTest%計算風險價值VaR(以95%置信水平)%計算期望損失ES(條件風險價值)ESValue=mean(sortedResiduals(1:varIndex));%VaR以下的平均損失sampleIndex=1:200;%選擇200個樣本進行可視化plot(sampleIndex,YTest(sampleIndex,varIdx),'b-','LineW1.5);%繪制實際值曲線，藍色plot(sampleIndex,predictions(sampleIndex,varIdx),'xlabel('樣本序號');%x軸標簽ylabel('變量');%y軸標簽title('絕對誤差熱圖’);%標題set(gca,'YTick',1:size(YTest,2));%y軸刻度對應變量編號復制figure;%新建圖窗subplot(size(YTest,2),1,varIdx);%為每個變量繪制子圖histogram(YTest(:,varIdx)-predictions(:,varIdx),30);%繪制殘差直方圖，30個柱ylabel('頻數(shù)’);%y軸標簽復制metrics=[mseValue;maeValue;mapeValue;mbeValue;r2Value]';%合并metricNames={'MSE','MAE','MAPE(%)’,'MBE','R^2'};%指標名稱列表bar(metrics);%繪制柱狀圖，變量對應組別set(gca,'XTickLabel',strcat('變量',string(1:size(YTest,2))));%xlegend(metricNames,'Location','northwest');%xlabel('變量');%x軸標簽ylabel('指標數(shù)值’);%y軸標簽title('多變量預測性能指標對比’);%標題復制%創(chuàng)建主界面窗口%文件選擇框10022]);%文件選擇標簽edtFile=uieditfield(fig,'text','Position',[12060050022],btnBrowse=uibutton(fig,22],...%輸入框設置模型參數(shù)edtLR=uieditfield(fig,'numeric','Value'22]);%批量大小標簽edtBatch=uieditfield(fig,'numeric','Value',64,'Limits',[18022]);%迭代次數(shù)標簽edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Value’,50,'Limits',[1%模型訓練按鈕btnTrain=uibutton(fig,'Text','開始訓練’,'Position',30],...'ButtonPushedFcn',@(btn,eve%評估按鈕30],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)evaluateModel());%數(shù)%導出按鈕btnExport=uibutton(fig,'Te'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResults());%綁定導出函數(shù)%繪圖按鈕'Position',[2048012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErrorHeatmap()btnPlotResiduals=uibutton(fig,'’'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResiduals());%殘差'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotMetrics());%性能指標柱狀%錯誤提示框msgBox=uilabel(fig,'Text',’','Position',[2044040030],'FontColor','red');%文件選擇回調(diào)函數(shù)functionbrow[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.mat',’數(shù)據(jù)文件(*.csv,*.mat)'},'選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇對話框ifisequal(file,0)msgBox.Text='未選擇任何文件。’;%用戶取消選擇時顯示提示fullPath=fullfile(path,file);edtFile.Value=fullPath;%在界面中顯示路徑%模型訓練函數(shù)functiontraiifisempty(edtFile.Value)msgBox.Text='請先選擇數(shù)據(jù)文件!’;%文件路徑為空時提示learningRate=edtLR.Value;%獲取用戶輸入的學習率batchSize=edtBatch.Value;%獲取批量大小iflearningRate<=0||batchSize<=0||epochs<=0msgBox.Text='參數(shù)必須為正數(shù)!’;%參數(shù)合法性檢查msgBox.Text=’正在訓練模型，請稍候...';%提示用戶訓練開始%加載數(shù)據(jù)ifendsWith(dataPath,'.csv')elseifendsWith(dataPath,'.mat')%這里調(diào)用訓練過程函數(shù)trainKFTransformer(需預先定義)[trainedModel,trainLos%評估模型函數(shù)functionevaluateModel()%需要預定義評估函數(shù)evaluateKFTransformermetrics=evaluateKFTransformer(trainedModel);%獲取性能metricStr=sprintf('MSE:%.4f,MAE:%.4f,Rmetrics.mse,metrics.mae,metrmsgBox.Text=['評估完成，指標：',metricStr];%顯示評估結(jié)果msgBox.Text='請先訓練模型后再評估!’;%錯誤提示%導出預測結(jié)果及置信區(qū)間數(shù)據(jù)函數(shù)%預定義函數(shù)exportKFTransformerResultsexportKFTransformerResults(trainedModel);%執(zhí)行導出操作uialert(fig,’預測結(jié)果及置信區(qū)間已成功導出!’,'導出成功');%彈出成功提示框uialert(fig,'導出失敗，請確保模型已訓練!','導出錯誤’);%彈出失敗提示框%繪制誤差熱圖函數(shù)functionplotErrorHeplotErrorHeatmapFunc(trainedModel);%預定義繪圖函數(shù)調(diào)用uialert(fig,'請先訓練模型后繪制!’,’繪圖錯誤’);%繪制殘差圖函數(shù)functionplotResiduaplotResidualsFunc(trainedModel);%預定義繪圖函數(shù)調(diào)用uialert(fig,'請先訓練模型后繪制!’,’繪圖錯誤’);%繪制性能指標柱狀圖函數(shù)functionplotMetrplotMetricsFunc(trainedModel);%預定義繪圖函數(shù)調(diào)用uialert(fig,'請先訓練模型后繪制!’,’繪圖錯誤’);以上代碼實現(xiàn)了一個功能全面的GUI界面，用戶可以通過文件選擇框?qū)霐?shù)據(jù)，:完整代碼整合封裝復制%創(chuàng)建主界面窗口'Position',[100100950700]);%創(chuàng)建UI窗口，設置名稱和尺寸%文件選擇標簽和文本框10022]);%標簽，提示用戶選擇文件edtFile=uieditfield(fig,'text','Position',[12065060022],'Editable','off');%顯示選中文件路徑，不允許編輯btnBrowse=uibutton(fig,'Text',’瀏覽’,'Position',[7406507022],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)brows%學習率輸入框及標簽edtLR=uieditfield(fig,'numeric','Value'1],'Position',[10061010022]);%學習率輸入框，限制范圍%批量大小輸入框及標簽22]);%批量大小標簽edtBatch=uieditfield(fig,'numeric','Value',64,'Limits',[11024],'Position',[30061010022]);%%迭代次數(shù)輸入框及標簽lblEpochs=uilabel(fig,’Text','迭代次數(shù)：','Position',[4206108022]);%迭代次數(shù)標簽edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Value’,50,'Limits',[1%訓練按鈕btnTrain=uibutton(fig,'Text',’迭代次數(shù)輸入框，限制范圍30],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)train觸發(fā)訓練函數(shù)%評估按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)evaluateModel());%評估模型按%導出按鈕btnExport=uibutton(fig,'Text',’導出結(jié)果’,'Position',[640530'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResults());%導出結(jié)果按%繪制誤差熱圖按鈕'Position',[2057012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErrorHeatmap());%誤差熱%繪制殘差圖按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResiduals());%殘差圖繪制按鈕%繪制性能指標柱狀圖按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotMetrics());%性能指標柱狀%顯示訓練結(jié)果和提示的文本區(qū)域txtStatus=uitextarea(fig,'Position',[2020820520],'Editable’,%文件選擇回調(diào)函數(shù)[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.