目錄 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 5 5 5 5 5結(jié)果可解釋與合規(guī)友好 6強(qiáng)魯棒性與穩(wěn)定上線表現(xiàn) 6泛化遷移與多場(chǎng)景可復(fù)用 6 6 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6 6 7 7 7線上漂移與性能退化 7 7 7項(xiàng)目模型架構(gòu) 8多輸入設(shè)計(jì)：序列分支與靜態(tài)分支協(xié)同 8 8 融合層與注意力增強(qiáng) 回歸頭與損失設(shè)計(jì) 8正則化與穩(wěn)健訓(xùn)練策略 9 9 9項(xiàng)目模型描述及代碼示例 9 9多輸入數(shù)據(jù)占位與形狀約定 9 GRU分支：長(zhǎng)期依賴建模 回歸頭與損失配置 1訓(xùn)練策略與回調(diào) 1虛擬數(shù)據(jù)喂入與訓(xùn)練范式(示例形狀) 1推理與導(dǎo)出 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 能源負(fù)荷與分布式電源預(yù)測(cè) 醫(yī)療時(shí)序監(jiān)護(hù)與評(píng)分估計(jì) 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備健康度與壽命回歸 可遷移的輸入規(guī)范與接口 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 指標(biāo)選擇與業(yè)務(wù)約束 正則化與模型選擇 項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目數(shù)據(jù)生成具體代碼實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 自動(dòng)化CI/CD管道 20 20故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 20 20不確定性估計(jì)與分位回歸升級(jí) 元學(xué)習(xí)與跨域遷移 21 21項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 21 2 22清空環(huán)境變量 關(guān)閉報(bào)警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 22清空變量 22清空命令行 23檢查環(huán)境所需的工具箱 23配置GPU加速 導(dǎo)入必要的庫 24 24數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 24文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能 25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) 數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 26特征提取與序列創(chuàng)建 27 28 28 28優(yōu)化超參數(shù) 防止過擬合與超參數(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) 3 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 第六階段：精美GUI界面 4元進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹從而在長(zhǎng)序列上保持穩(wěn)定訓(xùn)練。另一方面，真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境常存在“多輸入單輸出”的任務(wù)形態(tài)：上游往往提供多路觀測(cè)或派生特征(主傳感器、外部擾動(dòng)、靜態(tài)屬性、日歷因子等),而決策環(huán)節(jié)需要對(duì)目標(biāo)變量給出單值預(yù)估(如功率、價(jià)格、負(fù)荷、產(chǎn)量)。多輸入單輸出(MISO)配套的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)與模型結(jié)構(gòu)能夠在不同模工程、模型工程、評(píng)估工程到部署工程進(jìn)行一體化規(guī)劃而言，該項(xiàng)目以工程化視角將“多輸入融合一局部形態(tài)建模—長(zhǎng)期記憶聚合一單值回歸輸出”沉淀為可復(fù)用范式，力求在復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、精確、可解釋、可擴(kuò)展的回歸預(yù)測(cè)。項(xiàng)目目標(biāo)與意義目標(biāo)在于通過CNN-GRU混合網(wǎng)絡(luò)顯著提升單值回歸的穩(wěn)定度與精度，使預(yù)測(cè)誤差在不同季節(jié)性與波動(dòng)區(qū)間中保持一致性，減少高峰高谷時(shí)段的過擬合與欠擬合。準(zhǔn)確的點(diǎn)預(yù)測(cè)與合理的區(qū)間估計(jì)能夠幫助生產(chǎn)調(diào)度、庫存策略、能源合約簽訂等關(guān)鍵環(huán)節(jié)做出更優(yōu)決策，降低運(yùn)營(yíng)成本與風(fēng)險(xiǎn)敞口。在具備突發(fā)擾動(dòng)的情形中，通過卷積核捕獲異常形態(tài)并由GRU平滑記憶，可將尖峰與極值的偏差壓縮到可控區(qū)間，使業(yè)務(wù)端獲得更可執(zhí)行的方案。實(shí)際應(yīng)用中同時(shí)存在時(shí)間序列、多路傳感器、靜態(tài)屬性與日歷/節(jié)假日等外生變量。多輸入單輸出的設(shè)計(jì)能夠?qū)π蛄心B(tài)與非序列模態(tài)進(jìn)行并行處理與后續(xù)拼接，提升信息利用率。一維卷積分支適配短期形態(tài)，GRU分支耦合長(zhǎng)期依賴，靜態(tài)與日歷分支以全連接/嵌入方式注入上下文，最終通過融合層完成信息對(duì)齊，有助于在不增加過度復(fù)雜度的前提下提升泛化能力。選擇參數(shù)更經(jīng)濟(jì)的GRU與輕量卷積結(jié)構(gòu)，可在通用CPU或低端GPU上實(shí)現(xiàn)可接受的延遲與吞吐。同時(shí)，量化蒸餾與算子融合進(jìn)一步壓縮模型體積與執(zhí)行開銷，便于在邊緣側(cè)或嵌入式設(shè)備中落地。高性價(jià)比推理能力使模型可以覆蓋更多邊緣節(jié)點(diǎn)，拓寬場(chǎng)景適配面。項(xiàng)目自帶完整的數(shù)據(jù)檢核、訓(xùn)練監(jiān)控、漂移檢測(cè)與模型回滾機(jī)制，通過自動(dòng)化流水線實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)入湖、特征生成、訓(xùn)練、評(píng)估、打包、上線到監(jiān)控告警的全鏈條自動(dòng)化。模塊化結(jié)構(gòu)與明確的接口規(guī)范降低維護(hù)成本，使團(tuán)隊(duì)能快速替換與升級(jí)組件，保障持續(xù)交付。業(yè)務(wù)KPI驅(qū)動(dòng)的綜合評(píng)估現(xiàn)實(shí)序列往往包含趨勢(shì)疊加、周內(nèi)/年內(nèi)季節(jié)性與突發(fā)隨機(jī)項(xiàng)。解決方案是將原傳感器離線、網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)與人工錄入錯(cuò)誤會(huì)造成缺失與異常尖峰。方案采用雙通道清洗：規(guī)則引擎先行兜底(閾值、滑窗中位數(shù)、IQR過濾),隨后以時(shí)序插值與基于相鄰?fù)ǖ赖膮f(xié)方差修補(bǔ)完成精細(xì)化補(bǔ)全；訓(xùn)練時(shí)施加噪聲增強(qiáng)與隨機(jī)mask,提升對(duì)缺口與噪聲的容忍度。序列特征與靜態(tài)/日歷特征存在時(shí)間對(duì)齊與尺度差異。方案將序列輸入對(duì)齊到統(tǒng)一采樣頻率與窗口長(zhǎng)度；非序列特征采用廣播到時(shí)間維或在融合層引入重復(fù)擴(kuò)展與注意力聚合；數(shù)值尺度通過分位數(shù)縮放與穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一，避免某一分支在融合時(shí)主導(dǎo)梯度。深度模型在小樣本或高噪場(chǎng)景容易過擬合。方案綜合使用權(quán)值衰減、Dropout、早停、K折時(shí)間切片驗(yàn)證與Mixout等技術(shù)；卷積核數(shù)量與GRU單元數(shù)按驗(yàn)證集曲線逐級(jí)搜索，優(yōu)先選擇更小但穩(wěn)健的結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)層引入時(shí)間漂移增強(qiáng)，提升時(shí)域泛化。分布漂移會(huì)導(dǎo)致模型逐步失效。方案包含漂移監(jiān)控(PSI、KS、分位差)、閾值告警、影子模型并跑、動(dòng)態(tài)閾值重標(biāo)定與周期性微調(diào)；當(dāng)觸發(fā)降級(jí)條件時(shí)自動(dòng)回滾至上一個(gè)穩(wěn)定版本，保障服務(wù)質(zhì)量。實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)對(duì)延遲敏感。方案通過模型裁剪、層融合、ONNX/TensorRT導(dǎo)出、batching與流水槽位并行提升吞吐；在多副本部署與異步隊(duì)列配合下，保持P95延遲與成本的平衡，滿足高峰期流量。黑箱模型難以被業(yè)務(wù)采納。方案輸出卷積核典型響應(yīng)、GRU時(shí)間步重要性熱力圖與SHAP特征重要性；提供報(bào)告模板，自動(dòng)生成可讀的可解釋性報(bào)告，滿足審計(jì)項(xiàng)目模型架構(gòu)整體采用多輸入單輸出范式：主序列分支接收主觀測(cè)序列(如功率、價(jià)格),輔助序列分支接收外生驅(qū)動(dòng)(如溫度、流量),靜態(tài)分支接收與樣本不隨時(shí)間變化的屬性(如設(shè)備額定功率、地區(qū)編碼),日歷分支注入時(shí)點(diǎn)上下文(周內(nèi)、月內(nèi)、等局部模式。卷積層的權(quán)值學(xué)習(xí)到對(duì)業(yè)務(wù)相關(guān)的形態(tài)濾波器；通過多尺度核(如3、5、7)并行或?qū)盈B，可覆蓋不同長(zhǎng)度的局部結(jié)構(gòu)。卷積的平移不變性使得同回歸頭通常采用若干全連接層與Dropout,最后以線性激活輸出單值預(yù)測(cè)。損失高峰錯(cuò)配成本)與服務(wù)指標(biāo)(延遲、吞吐、可用性)。指標(biāo)協(xié)同確保模型不只在importtensorflowastf#深度學(xué)習(xí)框架，負(fù)責(zé)模型構(gòu)建與訓(xùn)練入常用Keras組件，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)定義os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="2"#降低TensorFlow日志噪聲，突出關(guān)鍵信息time_steps=48#定義單樣本時(shí)間窗口長(zhǎng)度，覆蓋兩天的半小時(shí)粒度僅為示例main_feat_dim=3#主序列通道數(shù)，用于承載主觀測(cè)與其派生特征aux_feat_dim=2#輔助序列通道數(shù)，用于承載外生驅(qū)動(dòng)或次級(jí)傳static_dim=4#靜態(tài)特征維度，表示設(shè)備屬性或地理編碼等不隨時(shí)間變化的變量main_in=layers.Input(shape=(time_steps,main_feat_dim),name="main_seq")#主序列輸入，三通道時(shí)序矩陣aux_in=layers.Input(shape=(time_steps,aux_feat_dim)#輔助序列輸入，兩通道時(shí)序矩陣static_in=layers.Input(shape=(static_dim,),name="static_feat")#卷積分支：局部形態(tài)提取x_main=layers.Conv1D(32,5,padding="same",activation="relu")(main_in)#主分支一維卷積，核長(zhǎng)5提取中等尺度形態(tài)x_main=layers.BatchNormalization()(x_max_main=layers.Conv1D(32,3,padding="same",activation="relu")(x_main)#第二層卷積疊加精細(xì)局部特征x_main=layers.Dropout(0.2)(x_main)#隨機(jī)失活緩解過擬合并增強(qiáng)魯棒性x_aux=layers.Conv1D(16,3,padding="same",activation="relu")(aux_in)#輔助分支卷積，核長(zhǎng)3適配更短期波動(dòng)移x_aux=layers.Dropout(0.2)(x_aux)#正則化進(jìn)一步提升泛化表現(xiàn)GRU分支：長(zhǎng)期依賴建模x_main=layers.GRU(64,return_sequences=True)(x_main)#第一層GRUx_main=layers.GRU(32)(x_main)#第二層GRU折疊成向量提要，形成長(zhǎng)期記憶的摘要征靜態(tài)與融合：注意力加權(quán)s=layers.Dense(16,activation="relu")(static_in)#對(duì)靜態(tài)特征進(jìn)行非線性投影，壓縮噪聲并突出要點(diǎn)fusion=layers.Concatenate()([x_main,x_aux,s])#將各分支嵌入向量alpha=layers.Dense(64,activation="tanh")(fusion)#生成注意力隱變alpha=layers.Dense(1,activation="sigmoid")(alpha)#壓縮為0~1權(quán)重fusion=layers.Multiply()([fusion,alpha])#基于注回歸頭與損失配置h=layers.Dense(64,activation="relu")(fusion)#第一層全連接，擴(kuò)展h=layers.Dropout(0.3)(h)#加強(qiáng)正則，防止在高維融合后過擬合h=layers.Dense(32,activation="relu")(h)#第二層pile(optimizer=optimizers.Adam(1e-3),lo訓(xùn)練策略與回調(diào)early=callbacks.EarlyStopping(monitor="val_mae",patience=10,重plateau=callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor="val_mae",factor=0.5,patience=5,min_lr=1e-5)#學(xué)習(xí)率自適應(yīng)衰減，緩解平臺(tái)期ckpt=callbacks.ModelCheckpoint("bmonitor="val_mae",save_best_only=True)#僅保件虛擬數(shù)據(jù)喂入與訓(xùn)練范式(示例形狀)N=2048#樣本數(shù)示例，真實(shí)工程以數(shù)據(jù)規(guī)模為準(zhǔn)X_main=np.random.randn(N,tmain_feat_dim).astype(np.float32)#生成主序列張量用于示例運(yùn)行#生成輔助序列張量用于示例運(yùn)行y=(X_main.mean(axis=(1,2))+0.3*X_aux.mean(axis=(1,2))+0.1*X_static.mean(axis=1)+np.random.randn(N)*0.05).ast#構(gòu)造與輸入相關(guān)的回歸目標(biāo)，含輕微噪聲以模擬現(xiàn)實(shí)hist=model.fit([X_main,X_aux,X_static],y,batch_size=64,epochs=50,validation_split=0.2,callbacks=[early,推理與導(dǎo)出y_pred=model.predict([X_main[:8],X_aux[:8],X_static[:8]],verbose=0)#對(duì)小批樣本執(zhí)行前向推理以檢驗(yàn)輸出接口model.save("cnn_gru_miso_full.keras")#保存完整模型結(jié)構(gòu)與權(quán)重，便于后續(xù)部署或遷移項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域能源負(fù)荷與分布式電源預(yù)測(cè)在電網(wǎng)側(cè)與微電網(wǎng)場(chǎng)景，預(yù)測(cè)負(fù)荷、光伏/風(fēng)電出力直接影響調(diào)度策略與購電成本。多輸入可同時(shí)納入歷史功率曲線、氣象外生變量(輻照、風(fēng)速、溫度)、設(shè)制造過程質(zhì)量與良率預(yù)測(cè)金融量化中的風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格回歸價(jià)格序列常具備多重周期與突發(fā)跳變，外部因子(新聞情緒、宏觀指標(biāo)、資金流向)與靜態(tài)標(biāo)簽(行業(yè)、風(fēng)格)共同作用。模型可同時(shí)接收K線因子序列、跨市輸出單值回歸如下期收益或波動(dòng)率估計(jì)，為風(fēng)險(xiǎn)控監(jiān)護(hù)儀多路生理信號(hào)(心率、血壓、血氧)配合患者靜態(tài)信息(年齡、病史)與項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新?lián)p失函數(shù)與評(píng)估指標(biāo)按照業(yè)務(wù)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，確保優(yōu)化方向與實(shí)際目標(biāo)一致，實(shí)現(xiàn)“技術(shù)最優(yōu)”向“業(yè)務(wù)最優(yōu)”的轉(zhuǎn)化。輸出層面提供卷積核響應(yīng)與時(shí)間步重要性可視化，結(jié)合SHAP值進(jìn)行特征級(jí)解釋，降低黑箱顧慮，提升采納度。輸入形狀、通道與分支均模塊化定義，便于在不同場(chǎng)景快速替換數(shù)據(jù)源與特征集合，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)遷移。天然支持ONNX/TensorRT導(dǎo)出、批流一體與灰度發(fā)布，搭配可觀測(cè)性組件與告警策略，滿足生產(chǎn)級(jí)SLO要求。項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)保證采樣頻率、時(shí)間戳對(duì)齊與缺失處理一致；在特征流水線版本化管理下，訓(xùn)練與推理前后處理保持完全同構(gòu)，避免訓(xùn)練-上線分歧。離線指標(biāo)與業(yè)務(wù)KPI需同時(shí)衡量，必要時(shí)采用代價(jià)敏感評(píng)估；對(duì)于關(guān)鍵時(shí)段可引入加權(quán)或分位損失，確保重點(diǎn)時(shí)間窗的性能。遵循由淺入深、由小到大的結(jié)構(gòu)搜索策略；對(duì)于資源受限環(huán)境優(yōu)先采用GRU與輕量卷積，謹(jǐn)慎引入過重注意力或雙向結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限分級(jí)與加密傳輸貫穿全鏈路；日志與模型解釋需避免泄露敏感信息，滿足監(jiān)管留痕與用戶隱私保護(hù)要求。部署與回滾策略上線采用影子并跑與灰度流量切分，設(shè)定回滾閾值與自動(dòng)化回退策略；在重大版本升級(jí)前完成離線與在線雙重回歸測(cè)試。建立端到端觀測(cè)：特征分布、服務(wù)延遲、錯(cuò)誤率、漂移分?jǐn)?shù)與業(yè)務(wù)KPI全覆蓋；異常觸發(fā)自動(dòng)告警與工單流轉(zhuǎn)，縮短MTTR。項(xiàng)目模型算法流程圖[數(shù)據(jù)接入]->[數(shù)據(jù)校驗(yàn)/清洗]->[對(duì)齊與歸一化]->[構(gòu)建多輸入張量]->[CNN主分支：局部形態(tài)提取]->[GRU主分支：長(zhǎng)期依賴]->[CNN輔助分支：外生信號(hào)]->[GRU輔助分支：依賴聚合]->[靜態(tài)/日歷分支：全連接/嵌入]->[融合層：拼接+注意力縮放]->[回歸頭：全連接+Dropout]->[損失計(jì)算：MSE/MAE/Huber+業(yè)務(wù)加權(quán)]->[訓(xùn)練循環(huán)：早停+降學(xué)習(xí)率+檢查點(diǎn)]->[評(píng)估與可解釋性：指標(biāo)/可視化/SHAP]->[導(dǎo)出與部署：ONNX/TensorRT+灰度上線]->[監(jiān)控與再訓(xùn)練：漂移檢測(cè)+影子并跑+回滾]項(xiàng)目數(shù)據(jù)生成具體代碼實(shí)現(xiàn)importnumpyasnp#引入數(shù)值計(jì)算庫，用于生成可控的模擬數(shù)據(jù)與執(zhí)行矩陣importpandasaspd#引入數(shù)據(jù)框工具，便于保存CSV與結(jié)構(gòu)化查看fromscipy.ioimportsavemat#引入MAT文件保存函數(shù)，滿足工程上與rng=np.random.default_rng(2025)#使用新式隨機(jī)數(shù)生成器并固定種子，確?？芍貜?fù)n_samples=5000#樣本數(shù)量設(shè)為5000,滿足題設(shè)要求n_features=5#特征數(shù)量設(shè)為5,滿足題設(shè)要求t=np.linspace(0,10*np.pi,n_samples)#構(gòu)建連續(xù)時(shí)間軸以生成周期與緩變趨勢(shì)#因素1:周期驅(qū)動(dòng)(正弦+相位抖動(dòng))factor1=np.sin(t+rng.normal(0,0.1,n_samples))#用正弦模擬季節(jié)/#因素2:線性趨勢(shì)(帶緩慢漂移)drift=0.001*np.arange(n_samples)#設(shè)計(jì)factor2=drift+rng.normal(0,0.02,n_samples)提高貼近度#因素3:外部沖擊(稀疏尖峰)spikes=np.zeros(n_samples)#預(yù)置零向量用idx=rng.choice(n_samples,size=80,replace=False)#隨機(jī)選取80個(gè)位spikes[idx]=rng.normal(0.8,0.2,size=idx.shape[0])#設(shè)置正向沖擊factor3=spikes#將稀疏尖峰作為第三因素#因素4:異方差噪聲(隨時(shí)間放大)hetero_scale=0.05+0.05*(t-t.min())/(t.max()-t.min())#生成隨時(shí)factor4=rng.normal(0,hetero_scale,n_samples)#以該尺聲，體現(xiàn)異方差特性#因素5:類別日歷(工作日/周末編碼后平滑成數(shù)值)weekday=(np.arange(n_samples)%7)#用7步循環(huán)近似周周期calendar=np.where(weekday<5,1.0,-0.5)#模擬工作日正效應(yīng)與周末factor5=calendar+rng.normal(0,0.05,n_samples)#加入輕噪聲增強(qiáng)#組裝特征矩陣#構(gòu)造單輸出目標(biāo)：線性+非線性混合關(guān)系y=(0.6*factor1+0.3*factor2+0.8*factor3+0.4*np.tanh(5*factor4)+#保存CSV#將特征矩陣轉(zhuǎn)為DataFrame并命名列項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 processed/頭)Htrain.py#原始數(shù)據(jù)入湖區(qū)#中間數(shù)據(jù)(對(duì)齊、插值)#可直接訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集#特征工程腳本與特征版本#特征生成主腳本#日歷與節(jié)假日編碼工具#模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練腳本#模型定義(多輸入、注意力、回歸#訓(xùn)練入口(回調(diào)、日志、早停)#評(píng)估與可解釋性#指標(biāo)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)加權(quán)#推理服務(wù)(FastAPI/Flask)#批推理與離線評(píng)分 #環(huán)境與服務(wù)配置#自動(dòng)化流水線#訓(xùn)練—評(píng)估一打包一上線一監(jiān)控#單元測(cè)試與集成測(cè)試#研究與可視化分析#項(xiàng)目說明與快速開始#依賴清單各模塊功能說明data子目錄負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)入湖、校驗(yàn)、插值與對(duì)齊，確保訓(xùn)練、驗(yàn)證與測(cè)試集切分遵守時(shí)間順序并避免泄露；features存放特征腳本與版本控制清單，支持在上解釋性報(bào)告；serving提供在線服務(wù)與的端口、并發(fā)與安全設(shè)置；ci_cd定義自動(dòng)化流水線項(xiàng)目部署與應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備容器化是默認(rèn)方式，使用鏡像封裝運(yùn)行時(shí)、依賴與模型模型以SavedModel與ONNX雙形態(tài)存儲(chǔ)，在線優(yōu)先選OpenVINO進(jìn)行算子融合與低比特量化；冷啟動(dòng)時(shí)提前異步加載權(quán)重并進(jìn)行一次空跑預(yù)熱；并發(fā)場(chǎng)景采用線程池或異步事件循環(huán)承載請(qǐng)求，結(jié)合小批聚合降低端到端延遲。實(shí)時(shí)路徑通過Kafka/Redpanda接收消息，特征層按窗口滾動(dòng)更新并緩存最近窗口；服務(wù)節(jié)點(diǎn)維持輕量狀態(tài)以便水平擴(kuò)展；亂序與延遲通過事件時(shí)間與水位線策略消解；對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)支持旁路回放與補(bǔ)償。前端儀表盤展示實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)、殘差曲線與置信區(qū)間，提供時(shí)間范圍篩選與分支貢獻(xiàn)熱力圖；支持下載離線評(píng)估報(bào)告與特征分布快照，便于審計(jì)與復(fù)盤；異常時(shí)自動(dòng)高亮與標(biāo)注原因歸因摘要。GPU/TPU加速推理對(duì)于高并發(fā)或重模型場(chǎng)景，啟用TensorRT半精度與動(dòng)態(tài)形狀配置，使用多流并發(fā)提升吞吐；若使用TPU或云端加速器，按后端要求導(dǎo)出靜態(tài)圖并配置編譯緩存；批處理作業(yè)在離峰時(shí)段集中執(zhí)行提高資源利用率。統(tǒng)一收集服務(wù)指標(biāo)(QPS、P50/P95延遲、錯(cuò)誤率)、模型指標(biāo)(MAE、漂移分?jǐn)?shù))、資源指標(biāo)(CPU/GPU/內(nèi)存)與數(shù)據(jù)指標(biāo)(特征分布PSI、缺失率);當(dāng)觸發(fā)閾值時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建工單并執(zhí)行預(yù)定義操作，如增副本、降級(jí)或回滾。流水線從數(shù)據(jù)快照開始，執(zhí)行訓(xùn)練、驗(yàn)證、模型打包、基準(zhǔn)推理評(píng)測(cè)，再發(fā)布到制品庫；隨后在預(yù)發(fā)環(huán)境以影子流量進(jìn)行對(duì)比，達(dá)標(biāo)后灰度發(fā)布到生產(chǎn)；每一步產(chǎn)出報(bào)告并歸檔，確保可追溯。提供REST與gRPC兩類接口，統(tǒng)一鑒權(quán)與配額管理；響應(yīng)中返回預(yù)測(cè)值、置信區(qū)間與可解釋性摘要；SDK封裝重試、超時(shí)與熔斷策略，簡(jiǎn)化集成方使用；對(duì)批量評(píng)分提供異步回調(diào)與結(jié)果存儲(chǔ)。服務(wù)側(cè)強(qiáng)制TLS,令牌基于短期憑證并支持細(xì)粒度權(quán)限；特征中避免直接包含敏感字段，采用映射或脫敏策略；日志與可解釋性報(bào)告剔除敏感信息；靜態(tài)與傳輸雙重加密結(jié)合最小權(quán)限訪問原則。模型工件、特征流水線版本與配置均存儲(chǔ)在冗余對(duì)象存儲(chǔ)；使用數(shù)據(jù)庫多可用區(qū)部署與定期快照；服務(wù)節(jié)點(diǎn)無狀態(tài)化確?？焖僦亟ǎ辉趨^(qū)域故障時(shí)觸發(fā)異地容災(zāi)切換。線上漂移觸發(fā)再訓(xùn)練候選生成；自動(dòng)化選擇若干配置進(jìn)行小規(guī)模訓(xùn)練與評(píng)估，最優(yōu)者進(jìn)入影子并跑；定期清理陳舊版本并維護(hù)標(biāo)簽體系；結(jié)合反饋與新數(shù)據(jù)不斷提升效果。項(xiàng)目未來改進(jìn)方向在融合層或序列編碼階段加入多頭注意力，對(duì)遠(yuǎn)距依賴進(jìn)行更細(xì)粒度建模；動(dòng)態(tài)卷積根據(jù)上下文調(diào)整卷積核權(quán)重，提高對(duì)模式遷移的適配能力；在資源許可的條件下與輕量GRU并聯(lián)，探索更優(yōu)的精度—延遲折中。將點(diǎn)預(yù)測(cè)擴(kuò)展為分布預(yù)測(cè)，通過分位損失或高斯似然輸出上下置信區(qū)間；結(jié)合代價(jià)敏感閾值與業(yè)務(wù)容忍度，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)自適應(yīng)的策略選擇；在上線端返回區(qū)間信息以提升決策穩(wěn)健性。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論轉(zhuǎn)化為在線價(jià)值。在未來演進(jìn)中，引入多頭注意力、動(dòng)forkin[kkforkkinos.environ.keys()ifkk.star量名delos.environ[k]#移除可能干擾運(yùn)行的指定環(huán)境變os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="2"#設(shè)置TensorFlow日志級(jí)別為warnings.filterwarnings("ignore")#全局忽略普通告警以便聚焦核心結(jié)果importlogging#引入logging用于第三方庫的日志控制TensorFlow日志級(jí)別收斂到錯(cuò)誤級(jí)別importmatplotlib#導(dǎo)入matplotlib主模塊以管理全局繪圖狀態(tài)matplotlib.use("Agg")#預(yù)設(shè)無顯示后端避免在無GUI環(huán)境下報(bào)錯(cuò)(后續(xù)GUI段會(huì)切換)像plt.close('all')#關(guān)閉全部可能殘留的活動(dòng)圖窗以釋放資源def_safe_clear_globals():#定義安全清理函數(shù)用于移除非必要的全局符號(hào)notations__’,'builtins,'safeclearto_del=[kforkinglobals().keys()ifknotinforkinto_del:#遍歷待刪除變量名exceptException:#吃掉意外刪除失敗造成的異常pass#遇到不可刪除對(duì)象時(shí)跳過保持穩(wěn)定#_safe_clear_globals()#如需徹底清空可取消注釋；在此保留清空命令行檢查環(huán)境所需的工具箱importimportlib.utilas_utildefensure_packages(packages):#定義依賴檢查與安裝函數(shù)if_util.find_spec(pkg)isNone:#檢測(cè)模塊不可用則觸發(fā)安裝subprocess.check_call([sys.execu"install",pkg,"-q"])["numpy","pandas","scipy","scikit-learn","tk"]#列出本項(xiàng)目用到的核心依賴ensure_packages(need_libs)#執(zhí)行檢查與importtensorflowastf#導(dǎo)入TensorFlow以查詢與配置加速設(shè)備gpus=tf.config.listphysical_devices('GPU')#枚舉可用GPU設(shè)備列表tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)#啟用按需分配避免一次性占滿顯存exceptException:#某些平臺(tái)可能不支持該設(shè)置device_msg="GPU可用"ifgpuselse"GPU不可用，使用CPU"#根據(jù)設(shè)備print(device_msg)#輸出設(shè)備狀態(tài)便于了解運(yùn)行環(huán)境importos,json,time,threading#常用系統(tǒng)、序列化、計(jì)時(shí)與并發(fā)支持庫fromscipy.signalimportmedfilt#中值濾波器用于異常平滑fromscipy.ioimportsavemat#MAT文件保存接口以兼容MATLAB/OctaveRobustScaler#常用縮放器以做歸一化與穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)化fromsklearn.model_selectionfromsklearn.metricsimportmemean_absolute_error#經(jīng)典評(píng)估指標(biāo)接口importmatplotlib.pyplotasplt#繪圖庫接口用于可視化importmatplotlib.animationasanimation#動(dòng)畫模塊用于GUI動(dòng)態(tài)曲線fromtensorflow.kerasimportdefload_csv(path):#定義CSV加載函數(shù)df=pd.read_csv(path)#讀取CSV為Datareturndf#返回讀取的數(shù)據(jù)框defsave_csv(df,path):#定義CSV保存函數(shù)df.to_csv(path,index=False)#將DataFrame無索引保存為CSV文件defclean_columns(df):#定義列名清洗函數(shù)df=df.copy()#復(fù)制數(shù)據(jù)避免原地修改帶來副作用df.columns=[str(c).strip().replace('',’_').lowdefmake_windows(df,main_cols,aux_cols,static_cols,target_col,time_steps=48,stride=1):#定義窗口化函數(shù)構(gòu)建多輸入單輸出樣本X_main,X_aux,X_static,y=[],[],[],[]#預(yù)置存放各分支與目標(biāo)的列表data=df.reset_index(drop=True)#重排索引避免切片后索引不連續(xù)造窗口seg=data.iloc[i:i+time_steps]#提取當(dāng)前時(shí)間窗口X_main.append(seg[main_cols].values)#收集主序列分支窗口張量X_aux.append(seg[aux_cols].values)#收集輔助序列分支窗口張量X_static.append(data.loc[i+time_steps-1,static_col#在窗口末時(shí)刻抽取靜態(tài)或樣本級(jí)特征y.append(data.loc[i+time_steps-1,t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值作為監(jiān)督信號(hào)returnnp.array(X_main,dtype=np.float32),np.array(X_aux,dtype=np.float32),np.array(X_static,dtype=np.float3dtype=np.float32)#返回各分支與目標(biāo)的張量化結(jié)果數(shù)據(jù)處理功能defbasic_clean(df,time_col=None):#定義基礎(chǔ)清洗函數(shù)在df[time_col]=pd.to_datetime(df[time_col])時(shí)間戳類型df=df.sort_values(time_col)#按時(shí)間從早到晚排序保證順序一致df=df.drop_duplicates()#去重以消除重復(fù)記錄對(duì)模型的干擾df=df.reset_index(drop=True)#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)defrepair_missing_outliers(df,numeric_cols,method="interpolate"):#定義缺失與異常修復(fù)函數(shù)series=df[c].astype(float)ifmethod=="interpolate":#使用插值策略填補(bǔ)缺失series=erpolate(limit_direction="both")向線性插值修復(fù)內(nèi)部與邊緣缺口#基于IQR的異常檢測(cè)與裁剪q1,q3=series.quantile(0.25),series.quantile(0.75)#計(jì)算四分位點(diǎn)iqr=q3-q1#四分位距衡量離散程度lower,upper=q1-1.5*iqr,q3+1.5*iqr#設(shè)定異常閾值范圍series=series.clip(lower,upper)#將異常值裁剪到閾值以內(nèi)以降低極端干擾df[c]=series#回寫修復(fù)后的列returndf#返回修復(fù)結(jié)果數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)defsmooth_and_scale(df,numeric_cols,kernel_size=5,scaler_type="robust"):#定義平滑與縮放函數(shù)df=df.copy()#復(fù)制數(shù)據(jù)確保安全#中值濾波平滑尖峰forcinnumeric_cols:#遍歷數(shù)值列arr=df[c].astype(float).values#取出列值并轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)數(shù)組ifkernel_size%2==0:#中值濾波要求奇數(shù)核kernel_size+=1#自動(dòng)調(diào)整為奇數(shù)核大小try:#使用異常保護(hù)處理過短序列情況df[c]=medfilt(arr,kernel_size=kernel_size)#應(yīng)用中值濾波平滑局部異常exceptException:#極短序列無法應(yīng)用濾波df[c]=arr#保留原數(shù)據(jù)防止失敗#選擇縮放器ifscaler_type=="standard":#標(biāo)準(zhǔn)化方案(零均值單位方差)scaler=StandardScaler()#實(shí)例化標(biāo)準(zhǔn)化器elifscaler_type=="minmax":#歸一化方案(映射至[0,1])scaler=MinMaxScaler()#實(shí)例化最值縮放器else:#穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)異常更不敏感scaler=RobustScaler()#實(shí)例化穩(wěn)健縮放器scaler.fit_transform(df[numeric_cols].astype(float))#擬合并變換數(shù)值列得到縮放結(jié)果returndf,scaler#返回縮放后的數(shù)據(jù)與擬合的縮放器以便線上復(fù)用特征提取與序列創(chuàng)建defadd_time_features(df,time_col):#定義基于時(shí)間的派生特征構(gòu)造函數(shù)df=df.copy()#拷貝數(shù)據(jù)保證安全ts=pd.to_datetime(df[time_col])#轉(zhuǎn)為時(shí)間戳序列df["dow"]=ts.dt.dayofweek.astype(int)#df["hour"]=ts.dt.hour.astype(int)ifhasattr(ts.dt,"hour")else(ts.dt.floor("H").dt.hour)#提取小時(shí)特征支持日內(nèi)周期df["is_weekend"]=(df["dow"]>=5).astype(int)#二值defbuild_dataset_pipeline(csv_path,time_col,main_cols,aux_cols,static_cols,target_col,time_steps=48,stride=1):#定義一體化數(shù)據(jù)構(gòu)df=load_csv(csv_path)#讀取源數(shù)據(jù)df=clean_columns(df)#規(guī)范列名便于統(tǒng)一處理df=basic_clean(df,time_col=time_col)#基礎(chǔ)清洗與按時(shí)間排序num_cols=list(set(main_cols+aux_cols+static_cols+df=repair_missing_outliers(df,num_cols)#缺失與異常處理df=add_time_features(df,time_col)#添加時(shí)間派生特征增強(qiáng)信息密度df_scaled,scaler=smooth_and_scale(df,num_cols)#平滑并縮放數(shù)值列獲得穩(wěn)健特征X_main,X_aux,X_static,y=make_windows(df_scaled,main_cols,aux_cols,static_cols,target_col,time_steps=time_st#構(gòu)造窗口化多分支張量持后續(xù)訓(xùn)練與部署劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集deftime_split(Xm,Xa,Xs,y,train_ratio=0.7,val_ratio=0.15):#定n=len(y)#獲取樣本總數(shù)n_train=int(n*train_ratio)#計(jì)算訓(xùn)練集邊界data={}#預(yù)置結(jié)果字典容器data["train"]=(Xm[:n_train],Xa[:n_train]data["val"]=(Xm[n_train:n_val],Xa[n_Xs[n_train:n_val],y[n_train:n_val])#切分驗(yàn)證子集data["test"]=(Xm[n_val:],Xa[n_val:],Xs[n_valreturndata#返回劃分好的數(shù)據(jù)集參數(shù)設(shè)置"stride":1,"conv_kernel_main":5,"conv_filters_aux":16,#輔助分支卷積通道數(shù)"conv_kernel_aux":3,#輔助分支卷積核長(zhǎng)"epochs":50,#最大輪次}#參數(shù)表覆蓋模型、訓(xùn)練與窗口設(shè)置第三階段：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=layers.Input(shape=input_shapes["main"],name#主序列輸入張量=layers.Input(shape=input_shapes["aux"],name=#輔助序列輸入張量name="static_feat")#主分支：卷積+歸一化+Dropout+GRU堆疊cfg["conv_kernel_main"],pakernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]))(main_in)卷積并施加L2抑制過大權(quán)重x1=layers.BatchNormalization()(x1)#批歸一化以穩(wěn)定中間分布x1=layers.Dropout(cfg["dropout"])(x1)#Dropoutx1=layers.GRU(cfg["gru_units_main"],return_sequences=True,kernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]x1=layers.GRU(cfg["gru_unitkernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]#第二層GRU收斂為時(shí)間摘要向量#輔助分支：卷積+歸一化+Dropout+GRUx2=layers.Conv1D(cfg["conv_filters_aux"],cfg["conv_kernel_aux"],kernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]))(aux_in)#輔助分支一維卷積x2=layers.BatchNormalization()(x2)#批歸一化提升穩(wěn)定性x2=layers.Dropout(cfg["dropout"])(x2)#Dropout正則x2=layers.GRU(cfg["gru_ukernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]#靜態(tài)分支：全連接映射xs=layers.Dense(16,activation="relu",kernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]))(static_in)#靜態(tài)特征xs=layers.Dropout(cfg["dropout"])(xs)#對(duì)靜態(tài)向量同樣施加#融合與注意力縮放fusion=layers.Concatenate()([x1,x2,xs])#拼接alpha=layers.Dense(activation="sigmoid")(fusion)#通過逐維門控實(shí)現(xiàn)注意力式縮放fusion=layers.Multiply()([fusi放以突出重要特征#回歸頭h=layers.Dense(64,activatkernel_regularizer=regularizers.12(cfg["12"]))(fuh=layers.Dropout(cfg["dropout"])(h)#再次Dropout抑制過擬合out=layers.Dense(1,activation="linear",name="y_hat")(h)#線model=models.Model([main_in,aux_in,static_in],out,opt=optimizers.Adam(learning_rate=cfg["1r"])#采用Adam優(yōu)化器并設(shè)置學(xué)習(xí)率pile(optimizer=opt,loss="mse",metrics=["mae"])#以MSE為主損失并監(jiān)控MAE便于直觀評(píng)估優(yōu)化超參數(shù)defrandom_search_hparams(Xm_tr,Xa_tr,Xs_tr,y_tr,Xm_val,Xa_val,Xs_val,y_val,base_cfg,trials=8,seerng=np.random.default_rng(seed)#初始化隨機(jī)數(shù)生成器best_hist=None#初始化最優(yōu)訓(xùn)練歷史fortinrange(trials):#遍歷若干試驗(yàn)以探索空間cfg["conv_filters_main"]=int(rng.choice([16,32,48,64]))#cfg["gru_units_main"]=int(rng.choice([32,48,64,80]))#隨機(jī)cfg["dropout"]=float(rng.choice([0.1,0.2,0.3]))#隨機(jī)選擇cfg["12"]=float(rng.choice([1e-5,5e-5,1e-4,5e-4]))#隨機(jī)選cfg["1r"]=float(rng.choice([5e-4,le-3,2e-3]))#隨機(jī)選擇學(xué)Xs_tr.shape[1:]},cfg)#根據(jù)抽樣配置構(gòu)建模型es=callbacks.EarlyStopping(monitor="val_mae",patience=6,restore_best_weights=True)#早?；卣{(diào)關(guān)注驗(yàn)證MAEhist=model.fit([Xm_tr,Xa_tr,Xs_trvalidation_data=([Xm_val,Xa_val,Xepochs=40,batch_size=cfg[verbose=0,callbacks=[es])#執(zhí)行小輪次試訓(xùn)以評(píng)估配置優(yōu)劣val_mae=float(np.min(hist.history["val_mae證MAE作為比較指標(biāo)best={"cfg":cfg,"val_mae":val_mae,"model":model}#best_hist=hist.history#保存訓(xùn)練曲線便于后續(xù)可視化defapply_regularization_optiifhasattr(layer,"kernel_regularizer")andlayer.kernel_regularizer=regularizers.12(12_strength)#model=build_cnn_gru_miso({"main":Xm.shape[1:],"aux":es=callbacks.EarlyStopping(monitor="val_mae",patience=5,model.fit([Xm[tr_idx],Xa[tr_idx],Xs[tr_idx]],y[tXs[val_idx]],y[val_iepochs=30,batch_size=cfg["batch_sipreds=model.predict([Xm[val_idx],Xa[val_idx],Xs[val_idx]],defaugment_with_noise(Xm,Xa,noise_level=0.01,seed=2025):#定義數(shù)Xm_aug=Xm+rng.normal(0,noise_level,Xm.shape).astype(np.Xa_aug=Xa+rng.normal(0,noise_level,Xa.shape).astype(np.#對(duì)輔分支添加微高斯噪聲第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng)es=callbacks.EarlyStopping(monitor="val_mae",patience=patience,sch=callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor="val_mae",factor=0.5,期ck=callbacks.ModelCheckpoint("bes模型訓(xùn)練deftrain_pipeline(csv_path,time_col,main_cols,aux_cols,static_cols,Xm,Xa,Xs,y,scaler=build_dataset_pipeline(csv_path,time_col,main_cols,aux_cols,static_cols,ta器parts=time_split(Xm,Xa,Xs,y,train_ratio=0.7,val_ratio#劃分訓(xùn)練/驗(yàn)證/測(cè)試集Xm_val,Xa_val,Xs_val,y_vXm_te,Xa_te,Xs_te,y_te=parts["test"]Xm_aug,Xa_aug=augment_with_noise(Xm_tr,Xa_tr,noise_level=0.01)best,best_hist=random_search_hparams(Xm_aug,Xa_aug,Xs_tr,y_tr,cbs=build_training_callbacks(patience=cfg["patience"])hist=best_model.fit([Xm_aug,Xa_aug,Xs_tr],y_tr,validation_data=([Xm_val,Xa_val,Xbatch_size=cfg["batch_size"],callbacks=cbs,verbose=0)#在最佳配置returnbest_model,hist.history,(Xm_te,Xa_te,Xs_te,y_te),sca#返回訓(xùn)練完成的模型、曲線、測(cè)試集與縮放器defmc_dropout_predict(model,inputs,T=50):#定義MCDropout預(yù)測(cè)以preds=[]#預(yù)置存放多次前向的容器for_inrange(T):y_hat=model([inputs[0],inputs[1],inputraining=True).numpy().reshape(-1)#強(qiáng)制training=Trpreds.append(y_hat)#存入一次預(yù)測(cè)序列preds=np.stack(preds,axis=0)#堆疊為T×N數(shù)組mean=preds.mean(axis=0)#計(jì)std=preds.std(axis=0)#計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差用于區(qū)間估計(jì)returnmean,std#返回均值與標(biāo)準(zhǔn)差defpredict_and_interval(model,X_te_pack,alpha=0.95):#定義預(yù)測(cè)與Xm_te,Xa_te,Xs_te,_=X_te_pacmean,std=mc_dropout_predict(model,(Xm_te,Xa_te,Xs_te),T=50)Z=1.96ifabs(alpha-0.95)<1e-6else1.64#簡(jiǎn)單選取對(duì)應(yīng)置的近似z分位值returnmean,lower,upper#defsave_predictions(y_true,y_pred,lower,upper,path="predictions_with_ci.csv"):#定義預(yù)測(cè)結(jié)果保存函數(shù)df=pd.DataFrame({"y_true":y_true,"y_pred":y_pred,"ci_lower":lower,"ci_upper":upper})#組裝包含真實(shí)值、預(yù)測(cè)值與區(qū)間的表格第五階段：模型性能評(píng)估defcompute_metrics(y_true,y_pred,alpha=0.95):#定義多指標(biāo)評(píng)估函數(shù)mse=mean_squared_error(y_true,y_pred)#差mae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)#計(jì)算平均絕對(duì)誤差衡量絕對(duì)偏差r2=r2_score(y_true,y_pred)#計(jì)算決定系數(shù)衡量解釋度mape=float(np.mean(np.np.clip(np.abs(y_true),le-8,None))))值做保護(hù)mbe=float(np.mean(y_pred-y_true))#計(jì)算平均偏差衡量系統(tǒng)性高估或低估residuals=y_true-y_pred#計(jì)算殘差作為風(fēng)險(xiǎn)分布基礎(chǔ)q=np.quantile(residuals,1-alpha)#以殘差分位作為VaR類閾值(較大負(fù)殘差代表較大損失)tail=residuals[residuals<=q]#es_value=-tail.mean()iflen(return{"MSE":mse,"MAE":mae,"R2":r2,"MAPE":mape,"MBE":m"VaR":var_value,"ES":es_value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defplot_training_curves(hist_dict,save_path="train_curves.png"):#plt.figure(figsize=(8,4))#新建畫面設(shè)置尺寸plt.plot(hist_dict.get("loss",[]),label="loss")#繪制訓(xùn)練損失plt.plot(hist_dict.get("val_loss",[]),label="val驗(yàn)證損失曲線plt.legend()#顯示圖例plt.tight_layout()#自適應(yīng)布局避免遮擋plt.savefig(save_path,dpi=150)#導(dǎo)出為圖片文件以便留存plt.close()#關(guān)閉圖像釋放資源returnsave_path#defplot_test_vs_pred(y_true,y_pred,save_path="test_vs_pred.png"):#定義測(cè)試集對(duì)比繪圖函數(shù)plt.figure(figsize=(10,4))#新建畫面plt.plot(y_true,label="y_true")#繪制真實(shí)曲線plt.plot(y_pred,label="y_pred")#繪制預(yù)測(cè)曲線plt.savefig(save_path,dpi=150)#保存圖像設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖defplot_error_heatmap(y_true,y_pred,blocks=20,save_path="error_heatmap.png"):#定義誤差熱圖繪制函數(shù)block_size=max(1,n//blocks)#計(jì)算每塊大小并保護(hù)最小值err=np.abs(y_true-y_pred)#計(jì)算絕對(duì)誤seg=err[i*block_size:(i+1)*block_size]iflen(seg)==0:#若塊為空則填零grid.append([0])grid.append([seg.mean()])#取均值作為該塊的誤差強(qiáng)度mat=np.array(grid).T#轉(zhuǎn)為1×blocks矩陣便于顯示plt.figure(figsize=(10,2))#新建畫面plt.imshow(mat,aspect='auto')plt.colorbar(label="mean_abs_error")#添加顏色條標(biāo)注數(shù)值含義plt.savefig(save_path,dpi=150)#輸出圖片設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖defplot_residual_distribution(y_true,y_pred,save_path="residual_distribution.png"):#定義殘差分布繪圖函數(shù)plt.figure(figsize=(6,4))#新建畫面plt.hist(res,bins=40,alpha=0.8)#繪制直方圖觀察殘差形狀plt.axvline(res.mean(),linestyle="--")#用虛線標(biāo)注均值位置plt.savefig(save_path,dpi=150)#保存圖像設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖keys=list(metric_dict.keys())#提取指標(biāo)名列表vals=[metric_dict[k]forkinkeys]plt.figure(figsize=(8,4))#新建畫面plt.bar(keys,vals)#繪制柱狀圖展示各指標(biāo)plt.xticks(rotation=30)#旋轉(zhuǎn)橫軸標(biāo)簽避免遮擋plt.savefig(save_path,dpi=150)#保存圖像returnsave_path#返回路徑第六階段：精美GUI界面importtkinterastk#導(dǎo)入標(biāo)準(zhǔn)GUI庫用于構(gòu)建桌面界面frommatplotlib.backends.backend_tkaggimport入Tk嵌入式繪圖承載組件importmatplotlib.pyplotasplt#再次導(dǎo)入繪圖接口用于GUI繪制(此處在Tk中使用)matplotlib.use("TkAgg")#切換到TkAgg后端以便將圖形嵌入到界面中bestCoords=None#預(yù)留全局變量保存最佳預(yù)測(cè)序列以供動(dòng)畫與導(dǎo)出classTrainPlotCallback(callbacks.Callback):definit(self,lineloss,linevalloss,figwidget):#初始self.val_losses=[]#存儲(chǔ)驗(yàn)self.line_loss=line_loss#記self.line_val_loss=line_val_lossself.fig_widget=fig_widget#Tk嵌入defonepochend(self,epoch,logs=None):#每輪結(jié)束后self.losses.append(float(logs.get("loss",np.nan)))#追加訓(xùn)練損失self.val_losses.append(float(logs.get("va#追加驗(yàn)證損失self.line_loss.set_data(range(len(self.los#更新訓(xùn)練折線數(shù)據(jù)self.line_val_loss.set_data(range(len(self.val_losses)#更新驗(yàn)證折線數(shù)據(jù)ax=self.line_loss.axes#獲取坐標(biāo)軸對(duì)象ax.relim();ax.autoscale_view()#重放self.fig_widget.draw()#觸發(fā)Tk端重繪實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化classApp:#定義GUI應(yīng)用類master