目錄MATLAB實(shí)現(xiàn)基于模擬退火算法(SA)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)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提升短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度 5增強(qiáng)模型魯棒性與可遷移性 5縮短建模與運(yùn)維周期 5強(qiáng)化業(yè)務(wù)對(duì)齊與可解釋性 5適配不同算力與時(shí)限要求 5促進(jìn)數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量提升 6支撐市場(chǎng)交易與需求響應(yīng) 6形成可擴(kuò)展方法論資產(chǎn) 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6多源數(shù)據(jù)異質(zhì)性與缺失 6非線性與長(zhǎng)短期耦合 6超參數(shù)空間維度高 6不平穩(wěn)與極端天氣沖擊 7工程時(shí)限與算力約束 7可解釋性與合規(guī)要求 7項(xiàng)目模型架構(gòu) 7數(shù)據(jù)接入與治理層 7特征工程與編碼層 7候選模型庫(kù) 7目標(biāo)函數(shù)與評(píng)估協(xié)議 模擬退火全局尋優(yōu)層 8結(jié)果融合與不確定性輸出 8部署與監(jiān)控接口 項(xiàng)目模型描述及代碼示例 8數(shù)據(jù)讀取與基礎(chǔ)預(yù)處理(MATLAB) 8特征構(gòu)建與滾動(dòng)窗切分(MATLAB) 9目標(biāo)函數(shù)(交叉驗(yàn)證)與評(píng)分(MATLAB) 模擬退火主循環(huán)(MATLAB) 鄰域生成策略(MATLAB) 1運(yùn)行尋優(yōu)與訓(xùn)練最終模型(MATLAB) 1結(jié)果可視化與軌跡導(dǎo)出(MATLAB) 1特征重要度與敏感性分析(MATLAB) 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 調(diào)度計(jì)劃與機(jī)組組合 電力市場(chǎng)交易與偏差考核 需求側(cè)響應(yīng)與負(fù)荷管理 分布式能源與微網(wǎng)運(yùn)行 資產(chǎn)健康與運(yùn)維決策 項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 目標(biāo)函數(shù)業(yè)務(wù)化加權(quán) 參數(shù)一特征一體編碼 多階段退火與再熱機(jī)制 并行批評(píng)估與緩存 穩(wěn)健損失與異常友好 可解釋性產(chǎn)物標(biāo)準(zhǔn)化 統(tǒng)一接口與可擴(kuò)展庫(kù) 線上監(jiān)測(cè)與自動(dòng)回滾 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 數(shù)據(jù)時(shí)間對(duì)齊與分辨率統(tǒng)一 缺失與異常處理策略 評(píng)估協(xié)議與數(shù)據(jù)泄漏防范 隨機(jī)性管理與可復(fù)現(xiàn) 上線穩(wěn)定性與容災(zāi) 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(shuō)明 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 各模塊功能說(shuō)明 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 模型加載與優(yōu)化 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 可視化與用戶界面 GPU/TPU加速與性能 系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理 項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向 在線自適應(yīng)與概念漂移治理 生成式特征增強(qiáng)與相似日庫(kù)擴(kuò)容 20統(tǒng)一多目標(biāo)與代價(jià)敏感優(yōu)化 20知識(shí)蒸餾與輕量化部署 20項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 21第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 21清空環(huán)境變量 21關(guān)閉報(bào)警信息 21關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗 21清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 21檢查環(huán)境是否支持所需的工具箱，若沒(méi)有安裝所需的工具箱則安裝所需的工具箱。 2配置GPU加速 22第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 23數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 23文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能 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 數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 25特征提取與序列創(chuàng)建 25劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 26參數(shù)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 26優(yōu)化超參數(shù) 27防止過(guò)擬合與超參數(shù)調(diào)整 30第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè) 30設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 30模型訓(xùn)練 31用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 31保存預(yù)測(cè)結(jié)果與置信區(qū)間 31第五階段：模型性能評(píng)估 32多指標(biāo)評(píng)估 32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 33設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 3設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 34設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖 34第六階段：精美GUI界面 34完整代碼整合封裝 45MATLAB實(shí)現(xiàn)基于模擬退火算法(SA)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹現(xiàn)偏差累積；深度學(xué)習(xí)模型具備強(qiáng)表征能力，卻常見(jiàn)超參數(shù)眾多、訓(xùn)練成本高、取得平衡，引入模擬退火(SimulatAnnealing,SA)作為全局優(yōu)化引擎，對(duì)計(jì)為綜合誤差指標(biāo)(MAPE、nRMSE、PICP、QLike等)時(shí)，能夠直接對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)局調(diào)度到評(píng)估與可視化的一體化流水線。項(xiàng)目選取短期(小時(shí)級(jí)/日級(jí))負(fù)荷預(yù)測(cè)為核心任務(wù)，覆蓋氣溫、濕度、工作日/節(jié)假日、價(jià)格信號(hào)、分布式光伏反送+魯棒特征選擇”。實(shí)踐目標(biāo)包括：縮短建模周期、提升預(yù)測(cè)精度與穩(wěn)定性、降項(xiàng)目目標(biāo)與意義構(gòu)建面向小時(shí)級(jí)與日級(jí)的短期預(yù)測(cè)，引入多源外生變量并通過(guò)SA自動(dòng)匹配最優(yōu)超參數(shù)與特征組合，直接最小化綜合誤差指標(biāo)。精度提升帶來(lái)調(diào)度計(jì)劃更緊湊、旋轉(zhuǎn)備用更合理、啟停策略更經(jīng)濟(jì)，進(jìn)而降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。通過(guò)滾動(dòng)評(píng)估與置信區(qū)間輸出，形成穩(wěn)定的上線表現(xiàn)與可信決策支撐。在數(shù)據(jù)異常、氣候極端、節(jié)假日錯(cuò)配等情況下，通過(guò)穩(wěn)健損失、異常值閾值的自動(dòng)尋優(yōu)與特征子集的動(dòng)態(tài)修剪，降低預(yù)測(cè)波動(dòng)。方案采用模塊化結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一接口，便于快速遷移至不同區(qū)域與行業(yè)側(cè)支路，僅需替換數(shù)據(jù)接入與若干約束即可完成落地。SA全局尋優(yōu)替代繁瑣的手工網(wǎng)格或隨機(jī)搜索，迭代步數(shù)可控且并行友好。統(tǒng)一的腳本化流程與日志記錄機(jī)制支持自動(dòng)復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)、參數(shù)回滾與版本對(duì)比，大幅縮短從數(shù)據(jù)到可用模型的周期，并降低后續(xù)維護(hù)的人力與時(shí)間消耗。目標(biāo)函數(shù)中嵌入業(yè)務(wù)權(quán)重，例如尖峰時(shí)段誤差更高懲罰、越限風(fēng)險(xiǎn)成本與需求響應(yīng)收益，引導(dǎo)尋優(yōu)貼合運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。通過(guò)特征重要度、部分依賴與Shapley值等手段，產(chǎn)出面向運(yùn)維與管理的解讀報(bào)告，提升方案透明度與信任度。針對(duì)日常滾動(dòng)預(yù)測(cè)與應(yīng)急快速建模，設(shè)置差異化的退火日程與候選模型池大小，在可接受的時(shí)間窗內(nèi)輸出最優(yōu)或次優(yōu)解。利用MATLAB并行工具箱在多核/多節(jié)點(diǎn)上分?jǐn)傇u(píng)估開(kāi)銷(xiāo)，確保在業(yè)務(wù)SLAs下穩(wěn)定交付。更準(zhǔn)確的短期預(yù)測(cè)可為日前/日內(nèi)交易提交更優(yōu)報(bào)價(jià)區(qū)間，減少偏差電量成本。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案點(diǎn)頻繁。解決路徑：統(tǒng)一時(shí)間軸重采樣，對(duì)齊到小時(shí)粒度；采用分層插補(bǔ)(時(shí)序分解+相似日)與魯棒縮放；將缺失率與插補(bǔ)量作為特征納入，降低信息不確定徑：構(gòu)建多尺度滑窗與差分/周期項(xiàng)；在候選模型庫(kù)中選initP=[0,-2,-1];%fitrsvm(Xtr,ytr,'KernelFunction','gaussian','KernelS型plot(trace(:,1),trace(:,2),'o-');%xlabel('Temperature');ylabel('BestScore’);%標(biāo)注坐標(biāo)軸便于閱讀title('SAOptimizationTrajectory');%添加標(biāo)題說(shuō)明軌跡含義figure;%新建圖窗用于預(yù)測(cè)對(duì)比legend('Actual','Forecast');%添加圖例區(qū)分線條imp=predictorImportance(fitrensemble(Xtr,ytr,'Method','LSBoost'));%[~,idx]=sort(imp,'descend’);%對(duì)重要度排序以定位關(guān)鍵特征topK=idx(1:min(10,length(idx)));%選取前10個(gè)重要特征用于展示figure;bar(imp(topK));%繪制柱狀圖展示重要度set(gca,'XTickLabel',compose('F%d',topK));%將橫軸標(biāo)記為特征索引以便項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)預(yù)測(cè)誤差異常增大并與設(shè)備狀態(tài)量(溫度、震動(dòng)、告警碼)出現(xiàn)關(guān)聯(lián)時(shí)，可觸項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新數(shù)，實(shí)現(xiàn)從指標(biāo)到業(yè)務(wù)目標(biāo)的貫通，避免“訓(xùn)練最優(yōu)超參數(shù)與特征子集采用統(tǒng)一編碼與鄰域策略，搜索過(guò)程調(diào)多少?gòu)?qiáng)度”,減少兩階段調(diào)優(yōu)的時(shí)間與相互干擾，整體解更協(xié)調(diào)。概率。通過(guò)生成式建模在稀缺極端樣本場(chǎng)景下合成合理的外生變量組合，擴(kuò)充相似日庫(kù)并提升峰段泛化；引入多源氣象集合預(yù)報(bào)，使用場(chǎng)景概率加權(quán)特征，增強(qiáng)不確定性表達(dá)；將外部事件數(shù)據(jù)(大型演出、賽事)轉(zhuǎn)化為可學(xué)習(xí)的事件嵌入。將經(jīng)濟(jì)成本、越限風(fēng)險(xiǎn)、用戶體驗(yàn)與碳排目標(biāo)同時(shí)納入多目標(biāo)框架，在SA中通過(guò)帕累托排序與權(quán)重自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)折中；引入魯棒優(yōu)化或分布式魯棒性約束，保證在最壞情形下仍能滿足安全與合規(guī)閾值。在訓(xùn)練階段利用高容量模型作為教師，蒸餾到更輕的學(xué)生模型以滿足邊緣側(cè)部署；配合參數(shù)量化與稀疏化，在不犧牲關(guān)鍵時(shí)段精度的前提下，顯著降低延遲與資源占用；提供自動(dòng)化畫(huà)像驅(qū)動(dòng)的模型選擇策略，實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論面向電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的工程實(shí)踐需要同時(shí)滿足精度、穩(wěn)定性、可解釋與交付速度?；贛ATLAB的模擬退火全局優(yōu)化框架，將“超參數(shù)尋優(yōu)、特征選擇、穩(wěn)健損失加權(quán)、異常閾值設(shè)定”等關(guān)鍵決策納入統(tǒng)一搜索，通過(guò)溫度—接受準(zhǔn)則的機(jī)制，在有限時(shí)間內(nèi)獲得高質(zhì)量解，并以阻塞式交叉驗(yàn)證與滾動(dòng)窗外推驗(yàn)證泛化。候選模型庫(kù)覆蓋核回歸、提升樹(shù)與季節(jié)模型，既具可解釋性又兼顧非線性表達(dá)；目標(biāo)函數(shù)顯式嵌入峰段與越限成本，使尋優(yōu)結(jié)果與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致。工程層面通過(guò)并行批評(píng)估、緩存與早?？刂瓶倳r(shí)長(zhǎng)；通過(guò)目錄結(jié)構(gòu)、日志與版本指紋確?？蓮?fù)現(xiàn)與可審計(jì)；上線階段以容器化服務(wù)承載預(yù)測(cè)與不確定性輸出，配套監(jiān)控、漂移檢測(cè)與自動(dòng)回滾，支撐日常生產(chǎn)。應(yīng)用層面，方案在調(diào)度機(jī)組組合、市場(chǎng)交易與需求側(cè)響應(yīng)中能顯著降低成本與偏差風(fēng)險(xiǎn)；在微網(wǎng)與分布式側(cè)，通過(guò)更穩(wěn)健的短期凈負(fù)荷預(yù)測(cè)輔助儲(chǔ)能與逆變器策略。面向未來(lái)，在線自適應(yīng)、生成式增強(qiáng)、多目標(biāo)魯棒優(yōu)化與輕量化部署將持續(xù)強(qiáng)化系統(tǒng)韌性與經(jīng)濟(jì)性。整體實(shí)踐表明：以SA為核心的全球搜索加上清晰的評(píng)估協(xié)議與工程規(guī)范，能夠在真實(shí)的電力業(yè)務(wù)約束下交付性能可靠、可解釋且可維護(hù)的預(yù)測(cè)服務(wù)，為能源系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)與低碳運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)支撐。clearvars;%清除當(dāng)前工作區(qū)中的全部變量，避免歷史變量干擾后續(xù)流程warning('off','all');%關(guān)閉全部警告顯示，保持命令行整潔try;closeallforce;catch;end%關(guān)閉所有已打開(kāi)圖窗并忽略who;%列出當(dāng)前變量以便確認(rèn)清空結(jié)果，不產(chǎn)生副作用僅用于查看clear;%再次清理以確保無(wú)殘留變r(jià)eqToolboxes={...%聲明所需工具箱名稱清單，便'Statisticsan'SignalProcessingToolbox',...%信號(hào)處理工具箱，用于平滑與去噪'ParallelComputingToolbox'...%并行計(jì)算工具箱，用于GPUvinfo=ver;%獲取當(dāng)前已安裝工具箱信息，供匹配校驗(yàn)haveTB=ismember(reqToolboxes,string({vinfo.Name}));%對(duì)比所需清單與已安裝列表，生成存在布爾數(shù)組fprintf('工具箱檢測(cè)結(jié)果：%s\n',strjoin(reqToolboxes(haveTB),’,’));%missingTB=reqToolboxes(~haveTB);%收集未安裝的工具箱名稱，留作處理if~isempty(missingTB)%判斷warning('缺失工具箱：%s',strjoin(missingTB,',’));%提示缺失工具檢查環(huán)境是否支持所需的工具箱，若沒(méi)有安裝所需的工具箱則安裝所需的工具箱。localPkgDir=fullfile(pwd,'third_party_toolboxes');%指定本地工具箱ifexist(localPkgDir,'dir')%判斷pkgFiles=dir(fullfile(localPkgDir,'*.mltbx'));%搜索本地.mltbxfork=1:numel(pkgFiles)%遍歷可安裝包文件iles(k).name));catch;end%嘗試靜默安裝本地?cái)U(kuò)展包，忽略安裝失敗end%遍歷結(jié)束配置GPU加速gpuAvail=parallel.gpu.GPUDevice.isAvailable;%檢測(cè)GPU是否可用，決件輸出GPU信息以便確認(rèn)設(shè)備fprintf('未檢測(cè)到可用GPU,訓(xùn)練過(guò)程將使用CPU。\n');%提示使用CPUdataFile=fullfif~isfile(dataFile)%若默認(rèn)數(shù)據(jù)不存在則自動(dòng)構(gòu)造樣例數(shù)據(jù)t=(minutes(0):minutes(15):minutes(15)*4*24*60)';%以15分鐘為步days=numel(t)/(24*4);%估算天數(shù)以便構(gòu)造季節(jié)性baseLoad=300+50*sin(2*pi*hour(datetimeweekly=20*sin(2*pi*(day(datetime('today')+t,'dayofweek'noise=15*randn(size(t));%疊加噪聲項(xiàng)，增強(qiáng)逼真度y=max(50,baseLoad(:)+weT=timetable(datetime('today’)+t,y,'VariableNa將時(shí)間序列封裝為timetable,字段命名為L(zhǎng)oadwritetimetable(T,dataFile);%導(dǎo)出CrawTb1=readtable(dataFile);%讀取CSV為表格，兼容無(wú)時(shí)間換if~any(strcmpi(rawTbl.Properties.VariableNames,'Time'))%若未包含時(shí)間列則自動(dòng)生成n=height(rawTbl);%記錄行數(shù)以生成等長(zhǎng)時(shí)間戳startTime=datetime('today');%設(shè)定起始時(shí)間作rawTb1.Time=startTime+minutes(15)*(0:n-列并寫(xiě)入Time列rawTbl=movevars(rawTbl,'Time','Before',1);%將Time列移動(dòng)到首列，方writetable(rawTb1,fullfile(pwd,'import_echo.csv'));%導(dǎo)出一次導(dǎo)入回%窗口化：將時(shí)間序列映射為監(jiān)督學(xué)習(xí)樣本[X->Y]lagHours=24;%設(shè)定使用過(guò)去24小時(shí)作為輸入窗口長(zhǎng)度，覆蓋完整日周期信息stepPerHour=4;%每小時(shí)4個(gè)采樣點(diǎn)，對(duì)應(yīng)15分鐘分辨率lagSteps=lagHours*stepPerHour;%計(jì)算總滯后步數(shù)，作為輸入特征長(zhǎng)度yClean(missMask)=fillmissing(yClean,'linear');%對(duì)缺失值執(zhí)行線outMask=isoutlier(yClean,'movmedian',stepPerHour*6);%使用滑動(dòng)數(shù)檢測(cè)異常點(diǎn)，窗口設(shè)置6小時(shí)filloutliers(yClean,'linear','movmedian',stepPerHour*6);%dataTb1.Y=yClean;%將清洗ySmooth=movmean(dataTbl.Y,stepPerHour);%對(duì)目標(biāo)序列進(jìn)行每小時(shí)移動(dòng)minY=min(ySmooth);maxY=max(ySmooth);%記錄范圍以便歸一化與可視化數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)%同時(shí)提供兩種縮放方式：MinMax與ZScore,后續(xù)可切換化到[0,1],防止除零Y_z=zscore(ySmooth);%標(biāo)準(zhǔn)化為零均值單位方差，適合梯度優(yōu)化%對(duì)輸入窗口做一致處理X_mat=cell2mat(cellfun(@(r)r(:)’,dataTb1.Xwin,'UniformOutput',X_min=min(X_mat,[],2);X_max=max(X_mat,[],2)X_scaled=(X_mat-X_min)./max(1e-6,(X_max-X_Xext_mat=cell2mat(cellfun@(r)r(:)',dataTb1.Xext,'UniformOutput',false));%外生特征轉(zhuǎn)為矩陣，形狀為樣本×5Xall=[X_scaledXext_mat];%合并窗口特征與外生特征，形成完整輸入%組裝LSTM所需序列：使用滑動(dòng)窗口序列作為時(shí)間步輸入seqLen=size(X_scaled,2Xseq=num2cell(X_scaled,2);%將每行樣本轉(zhuǎn)換為一條序列，便于序列模型讀入Yseq=num2cell(Y_minmax,1)';%將歸一化目標(biāo)轉(zhuǎn)換為單步序列標(biāo)簽，適配序fullyConnectedLayer(16,'Name','fcl')...%全連接層用于特征壓縮到reluLayer('Name’,'relul')...%ReLU激活提升非線性表征能力fullyConnectedLayer(1,'Name’,'fc_out')...%輸出層映射regressionLayer('Name’,'reg_out')...%回歸層用于回歸損失計(jì)算];%結(jié)束層列表%模擬退火搜索空間與目標(biāo)函數(shù)定義sa.space=struct(...%定義搜索空間邊界，便于采樣與鄰域擾動(dòng)'numHidden',[32256],...%隱藏單元數(shù)量范圍，覆蓋小到中等規(guī)模網(wǎng)絡(luò)'dropRate',[0.00.5],...%Dropout范圍，提升泛'learnRate',[1e-45e-2],...%初始學(xué)習(xí)率范圍，適配不同數(shù)據(jù)尺度'miniBatch',[16256],...%小批量大小范圍，平衡穩(wěn)定性與吞吐'l2reg',[1e-6le-2]...%L2正則范圍，控制權(quán)重規(guī)模);%結(jié)束空間定義function[obj,info]=objFunSA(hp,Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,param)%定義目標(biāo)函數(shù)輸出目標(biāo)值與信息layers=buildLstmLayers(param.inputSize,hp.numHidden,hp.dropRate,hp.12reg);%根據(jù)超參數(shù)構(gòu)建網(wǎng)opts=trainingOptions('adam’,.'InitialLearnRate',hp.learnRate,...%'MaxEpochs',30,...%為快速評(píng)估設(shè)定較小輪數(shù)'MiniBatchSize',hp.miniBatch,...%'Shuffle','every-epoch',...%每輪打亂順序'L2Regularization',hp.12reg,...%設(shè)置L2正則化強(qiáng)度'ValidationData',{Xval,Yval},...%'ValidationFrequency',20,...%驗(yàn)證頻率設(shè)置，兼顧速度與穩(wěn)定性擇訓(xùn)練設(shè)備'Verbose',false...%關(guān)閉詳細(xì)訓(xùn)練輸出以加速搜索);%結(jié)束訓(xùn)練選項(xiàng)[Xtrain_aug,Ytrain_aug]=aparam.noiseStd);%對(duì)訓(xùn)練序列執(zhí)行噪聲注入增強(qiáng)，提升魯棒性net=trainNetwork(Xtrain_aug,Ytrain_aug,layers,opts);%進(jìn)行短程訓(xùn)Yp=predict(net,Xval,'MiniBatchSize',hp.miniBatch);%在驗(yàn)證集上執(zhí)Ytrue=cell2mat(Yval)';%提取驗(yàn)證目標(biāo)為向量mseVal=mean((Ytrue-Yhat).^obj=0.7*mseVal+0.3*mapeVal;%組合目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)精度同時(shí)兼顧相對(duì)誤差info.mse=mseVal;inf%模擬退火主過(guò)程function[bestHP,bestInfo]=saT=1.0;%初始溫度設(shè)置為1,便于接受一定劣解以跳出局部最優(yōu)T_min=le-3;%最小溫度閾值，用于終止條件maxIter=25;%每個(gè)溫度層的迭代次數(shù)，平衡效率與探索hp=sampleInit(sa.space);%從搜索空間隨機(jī)采樣初始超參數(shù)[best0bj,bestInfo]=objFunSA(hp,XbestHP=hp;%初始化最優(yōu)超參數(shù)記錄whileT>T_min%當(dāng)溫度高于閾值時(shí)持續(xù)搜索forit=1:maxnewHP=neighbor(hp,sa.space);%在鄰域內(nèi)擾動(dòng)產(chǎn)生新候選解[newObj,newInfo]=objFunSA(newHPdE=newObj-bestObj;%計(jì)算目標(biāo)值變化，負(fù)值表示改進(jìn)best0bj=newObj;bestHP=newHP;bestInfo=new%采樣初始超參數(shù)函數(shù)functionhp=sampleInit(space)%定義從邊界隨機(jī)采);%訓(xùn)練選項(xiàng)結(jié)束[Xtrain_aug,Ytrain_aug]=netFinal=trainNetwork(Xtrain_aug,Ytrain_aug,layersFinal,YhatTrain=predict(netFinal,Xtrain,'MiniBatchSize',YhatVal=predict(netFinal,Xval,'YhatTest=predict(netFinal,Xtest,'MiniBatchSize',YhatTrain=cell2mat(YhatTrain)’;YhatVal=cell2mat(YhatVaYtrainVec=cell2mat(Ytrain)’;YvalVec=cell2mat(Yval)';YtestVec=界bestCoords=table(Ttest,YtestVec,YhatTest,ciLowTest,ciHigh'VariableNames',{’Time','Y_true’,'Y_pred','CI_lwritetable(bestCoords,fullfile(pwd,'predictions_with_CI.csv'));%導(dǎo)第五階段：模型性能評(píng)估%將預(yù)測(cè)映射回原尺度用于可解釋評(píng)估%此處以MinMax反縮放展示，若使用ZScore可相應(yīng)替換inv=@(x)x*rangeY+minY;%定義反歸一化匿名函數(shù)Yt_tr=inv(YtrainVec);Yp_tr=inv(YhatTrain);%訓(xùn)練集反歸一化Yt_v=inv(YvalVec);Yp_v=inv(YhaYt_te=inv(YtestVec);Yp_te=inv(YhatTest);%測(cè)試集反歸一化%定義評(píng)估函數(shù)mse=@(a,b)mean((a-b).^2);%mae=@(a,b)mean(abs(a-b));%平均絕對(duì)誤差mape=@(a,b)mean(abs((a-b)./max(1e-6,a)));%平均絕對(duì)百分誤差r2=@(a,b)1-sum((a-b).^2)/sum((a-mean(a)).^2);%決定系數(shù)R2mbe=@(a,b)mean(b-a);%平均偏差誤差，正值表示預(yù)測(cè)偏高alpha=param.alphaVaR;var_fun=@(e)quantile(e,alpha);%VaR定義為高分位數(shù)es_fun=@(e)mean(e(e>=quantile(e,alpha)));%ES定義為超VaR尾部均值%訓(xùn)練集指標(biāo)MSE_tr=mse(Yt_tr,Yp_tr);MAE_tr=mae(Yt_tr,Yp_tr);MAPE_tr=mape(Yt_tr,Yp_tr);%計(jì)算訓(xùn)練基礎(chǔ)指標(biāo)R2_tr=r2(Yt_tr,Yp_tr);MBE_tr=mbe(Yt_tr,Yp_tr);%計(jì)算訓(xùn)練R2與VaR_tr=var_fun(abs(err_tr));ES_tr=es_fun(abs(err_tr));%%驗(yàn)證集指標(biāo)MSE_v=mse(Yt_v,Yp_v);MAE_v=mae(Yt_v,Yp_v);MAPE_v=mape(Yt_v,Yp_v);%驗(yàn)證基礎(chǔ)指標(biāo)R2_v=r2(Yt_v,Yp_v);MBE_v=mbe(Yt_v,Yp_v);%驗(yàn)證R2與偏差VaR_v=var_fun(abs(err_v));ES_v與ES%測(cè)試集指標(biāo)MSE_te=mse(Yt_te,Yp_te);MAE_te=mae(Yt_mape(Yt_te,Yp_te);%測(cè)試基礎(chǔ)指標(biāo)R2_te=r2(Yt_te,Yp_te);MBE_te=mbe(Yt_te,Yp_te);%測(cè)試R2與偏差VaR_te=var_fun(abs(err_te));ES_te=es_fun(abs(err_te));%測(cè)試集metricsTbl=table(...%匯總?cè)A段指標(biāo)形成表格[MSE_tr;MSE_v;MSE_te],[MAE_tr;MAE_MAPE_te],...[R2_tr;R2_v;R2_te],[MBE_tr;MVaR_te],[ES_tr;ES_v;ES_te],...'VariableNames',{'Phase','MSE','MAE','MAPE','R2','M.%指定列名);%表格構(gòu)建結(jié)束writetable(metricsTbl,fullfile(pwd,'metrics_summary.csv'));%導(dǎo)出評(píng)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subplot(3,1,1);plot(Ttrain,Yt_tr,'一',Ttrain,Yp_tr,'--title('訓(xùn)練階段’);xlabel('時(shí)間’);ylabel('負(fù)荷');%繪制訓(xùn)練集真實(shí)與驗(yàn)證階段’);xlabel('時(shí)間’);ylabel('負(fù)荷’);%繪制驗(yàn)證集對(duì)比曲線subplot(3,1,3);plot(Ttest,Yt_te,plot(Ttest,inv(ciLowTest),'-.');plot(Ttest,inv(ciHighTest)負(fù)荷’);%繪制測(cè)試集對(duì)比并疊加置信區(qū)間上下界設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖%將測(cè)試誤差按日×小時(shí)重排，便于觀測(cè)時(shí)段性偏差errAbs=abs(err_te);%取絕對(duì)誤差以突出偏差幅度ptsPerDay=24*stepPerHour;%每日采樣點(diǎn)數(shù)量cut=floor(numel(errAbs)/ptsPerDay)塑E=reshape(errAbs(1:cut),ptsPerDay,[])’;%重塑為天×日內(nèi)步y(tǒng)label('天’);title('測(cè)試絕對(duì)誤差熱圖’設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖figure('Name',’殘差分布’);his'Normalization','pdf');holdon;%繪制測(cè)試殘差直方圖并歸一化為密度try;[f,xi]=ksdensity(err_te);plot(xi,f,'LineWidth',1.end;%疊加核密度曲線以觀察分布形狀gridon;xlabel('殘差’);ylabel('密度’);title('測(cè)試殘差分布’);%設(shè)置坐標(biāo)軸與標(biāo)題設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖figure('Name’,’性能指標(biāo)柱狀圖’);%創(chuàng)建圖窗用于柱狀展示barData=[metricsTbl.MSEmetricsTbl.MAEmetricsTbl.MAPEmetricsTbl.R2metricsTb1.MBEmetricsTbl.VaRmetricsTbl.ES];%組裝度量矩陣bar(barData);gridon;%繪制多指標(biāo)柱狀圖并添加網(wǎng)格set(gca,'XTickLabel',mlegend({'MSE','MAE','MAPE','R2','MBE','VaR','ES'},'Loca%設(shè)置橫軸標(biāo)簽與圖例title('訓(xùn)練/驗(yàn)證/測(cè)試階段性能對(duì)比’);xlabel('階段’);ylabel(數(shù)值’);%標(biāo)題與坐標(biāo)軸說(shuō)明第六階段：精美GUI界面%GUI整合：文件選擇、參數(shù)輸入、訓(xùn)練、評(píng)估、導(dǎo)出、圖形與動(dòng)畫(huà)functionsa_power_gui()%定義主界面入口函數(shù)ui=struct();%創(chuàng)建界面句柄容器以便跨回調(diào)共享ui.f=uifigure('Name’,'基于模擬退火的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)’,'Position',[1001001200800]);%創(chuàng)建頂層窗體并設(shè)置尺寸ui.grid=uigridlayout(ui.f,[612]);ui.grid.RowHeight={30,30,30,30,'1x','2x'};ui.grid.ColumnWidth{80,120,80,120,80,120,80,120,80,120,80,120};%設(shè)置網(wǎng)格布局，前四行為控制區(qū)，后兩行為繪圖區(qū)uilabel(ui.grid,'Text','數(shù)據(jù)文uieditfield(ui.grid,'text','Editable’,'off','Layout',struct('RColumn',[29]));%放置文件路徑顯示框并設(shè)置只讀ui.btnBrowse=uibutton(ui.grid,'T'Layout',struct('Row',1,'Column',10));%放置瀏覽按鈕用于選擇數(shù)據(jù)文件標(biāo)%行2:超參數(shù)輸入ui.edLR=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value',1e-3,'Limiui.edHidden=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value',64,'Limits',[16512],'RoundFractionalValues','on','Layout',struct(');%隱藏單元數(shù)輸入框uilabel(ui.grid,'Text','Dropout','Layout',struct('Row',2,'Colui.edDrop=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value',0uilabel(ui.grid,'Text','L2','Layout',struct('Row',2,'Colum放置L2標(biāo)簽ui.edL2=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value',1e-4,'Limits',[1e-8ui.edBatch=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value'1024],'RoundFractionalValues','on0));%批量大小輸入框ui.edEpoch=uieditfield(ui.grid,'numeric','Value',100,'Limits',[10500],'RoundFractionalValues','on','Layout',struct('));%最大訓(xùn)練輪數(shù)輸入框%行3:控制按鈕'Layout',struct('Ro'Layout',struct('Row',3,'Co'Layout',struct('Row',3,'Co'Layout',struct('Row',3,'Column',10));%'Layout',struct('Row',3,'Column',11));%單獨(dú)繪制殘差分布按鈕'Layout',struct('Row',3,'Column',12));%單獨(dú)繪制指標(biāo)柱狀圖按鈕%行4:消息與狀態(tài)ui.lblStatus=uilabel(ui.grid,'Text',’狀態(tài)：待機(jī)’,'Layout',struct('Row',4,'Column’,'Indeterminate’,'off','Cancelable','off');close(ui.pb);%uitextarea(ui.grid,'Editable','off','Layout',struct('Row',4,[712]));%文本框用于實(shí)時(shí)打印訓(xùn)練日志%行5-6:繪圖區(qū)域ui.ax1=uiaxes(ui.grid,'Layout',struct('Row',5,'Column',[112]));ylabel(ui.ax1,'負(fù)荷’);grid(ui.ax1,'on');%主圖用于顯示ui.ax2=uiaxes(ui.grid,'Layout',struct('Row',6,'Column',title(ui.ax2,'誤差熱圖’);%次圖用于熱圖ui.ax3=uiaxes(ui.grid,'Layout',struct('Row',6,'Column',[712]));title(ui.ax3,'殘差分布與核密度’);%次圖用于殘差分布%共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)ui.data=[];%用于保存導(dǎo)入與預(yù)處理后的數(shù)據(jù)ui.model=[];%用于保存訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)與超參數(shù)ui.bestCoords=[];%用于保存最優(yōu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)動(dòng)畫(huà)與導(dǎo)出%回調(diào)：文件選擇ui.btnBrowse.ButtonPushedFcn=@(~,~)onBrowse(ui);%文件選擇回調(diào)用于ui.btnLoad.ButtonPushedFcn=@(~,~)onLoad(ui);%導(dǎo)入數(shù)據(jù)回調(diào)用于讀取與預(yù)處理ui.btnSA.ButtonPushedFcn=@(~,~)onSA(ui);%模擬退火回調(diào)用于搜索ui.btnTrain.ButtonPushedFcn=@(~,~)onTrain(ui);%訓(xùn)練回調(diào)用于按當(dāng)ui.btnEval.ButtonPushedFcn=@(~,~)onEval(ui);%評(píng)估回調(diào)用于繪制對(duì)ui.btnHeat.ButtonPushedFcn=@(~,~)onHeat(ui);%熱圖回調(diào)用于單獨(dú)繪制ui.btnResid.ButtonPushedFcn=@(~,~)onResid(ui);%殘差分布回調(diào)用于ui.btnBars.ButtonPushedFcn=@(~,~)onBars(ui);%指標(biāo)柱狀圖回調(diào)用于end%GUI入口函數(shù)結(jié)束%回調(diào)實(shí)現(xiàn)ifisequal(fn,0)%若取消選擇則返回return;%直接退出回調(diào)保持狀態(tài)不變ui.edFile.Value=fullfile(fp,fn);%在只讀輸入框回顯所選文件路徑ui.lblStatus.Text=’狀態(tài)：已選擇ui.1b1Status.Text=’狀態(tài)：正在導(dǎo)入drawnow;%刷新界面確保狀態(tài)及時(shí)顯示file=ui.edFile.Value;%讀取路徑輸入框內(nèi)容作為數(shù)據(jù)源[rawTbl,prep]=load_and_prepare(file);%調(diào)用封裝函數(shù)執(zhí)行導(dǎo)ui.data=prep;%保存處理結(jié)果供后續(xù)使用ui.1blStatus.Text=sprintf('ui.ta.Value="數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成，已完成窗口化與歸一化";%在日志區(qū)域提uialert(ui.f,ME.message,'錯(cuò)誤’);%以消息框形式提示異常信息ui.lblStatus.Text=’狀態(tài)：導(dǎo)入失敗';%更新?tīng)顟B(tài)顯示失敗functiononSA(ui)%return;%直接返回不執(zhí)行end%條件結(jié)束try%保護(hù)執(zhí)行段ui.1b1Status.Text=ui.ta.Value="開(kāi)始模擬退火超參數(shù)搜索";%在日志窗口寫(xiě)入提示sa.space=struct('numHidden',[32256],'dropRate',[00.5],'learnRate’,[1e-45e-2],'miniBatch',[1625param=ui.data.param;%讀取數(shù)據(jù)階段保存的參數(shù)集合[bestHP,saInfo]=saOptimize(sa,ui.ui.data.Xval,ui.data.Yval,param);%調(diào)用前述退火例程完成搜索ui.model.bestHP=bestHP;ui.model.saInfo=saInfo;%將最優(yōu)超參數(shù)ui.lblStatus.Text=sprintf('狀態(tài)：最優(yōu)超參數(shù)-Hidden=%d,Dropout=%.2f,LR=%.4g,Batch=%d,LbestHP.numHidden,bestHP.dropRate,bestHP.learnRate,bestHP.miniui.ta.Value=[ui.ta.Value;"模擬退火完成，已寫(xiě)入模型配置"];%追加日志信息uialert(ui.f,ME.message,'錯(cuò)誤’);%彈出錯(cuò)誤消息ui.1b1Status.Text=’狀態(tài)：模擬退火失敗';%更新?tīng)顟B(tài)end%try結(jié)束ifisempty(ui.data)%數(shù)據(jù)校驗(yàn)uialert(ui.f,'請(qǐng)先導(dǎo)入數(shù)據(jù)’,'提示’);%提示先導(dǎo)入end%條件結(jié)束%從輸入框讀取參數(shù)，若存在退火結(jié)果則以退火結(jié)果為主hp.numHidden=round(ui.edHidden.Value);%從輸入得到隱藏單元hp.dropRate=ui.edDrop.Value;%從輸入得到Dropout率hp.learnRate=ui.edLR.Value;%從輸入得到學(xué)習(xí)率hp.miniBatch=round(ui.edBatch.Value);%hp.12reg=ui.edL2.Value;%從輸入得到L2強(qiáng)度ifisfield(ui.model,'bestHP')%當(dāng)存在退火結(jié)果時(shí)覆蓋為最優(yōu)hp=ui.model.bestHP;%使用退火得到的組合作為最終訓(xùn)練起點(diǎn)end%條件結(jié)束maxEpoch=round(ui.edEpoch.Value);%從輸入框讀取訓(xùn)練輪數(shù)layersFinal=buildLstmLayers(ui.dahp.numHidden,hp.dropRate,hp.12reg);%構(gòu)建最終網(wǎng)絡(luò)optsFinal=trainingOptions('adam’,...%設(shè)置訓(xùn)練選項(xiàng)'InitialLearnRate',hp.learnRate,...%'MaxEpochs',maxEpoch,...%'MiniBatchSize',hp.miniBatch,...%使用最終'L2Regularization',hp.12reg,...%使用最終L2'ValidationData',{ui.data.Xval,ui.data.Yval},...%'ValidationFrequency',20,...%驗(yàn)證頻率ternary(parallel.gpu.GPUDevice.isAvailable,'gpu','cpu'),...%自動(dòng)設(shè)備'OutputFcn',@(info)outfn(info,ui),...%綁定輸出回調(diào)用于實(shí));%訓(xùn)練選項(xiàng)結(jié)束[Xaug,Yaug]=augmentNoise(ui.dui.data.param.noiseStd);%訓(xùn)練前噪聲增強(qiáng)ui.1b1Status.Text=’狀態(tài)：正在訓(xùn)練’;%更新?tīng)顟B(tài)文本netFinal=trainNetwork(Xaug,Yaug,layersFinal,optsFinal);%啟=netFinal;ui.model.hp=hp;%保ui.ta.Value=[ui.ta.Value;"訓(xùn)練完成，準(zhǔn)備預(yù)測(cè)與繪圖"];%追加日志catchME%異常捕獲uialert(ui.f,ME.message,'錯(cuò)誤’);%彈窗提示錯(cuò)誤ui.1blStatus.Text=’狀態(tài)：訓(xùn)functionstop=outfn(info,ui)%訓(xùn)練輸出回調(diào)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)日志stop=false;%默認(rèn)不停止訓(xùn)練ifinfo.State=="iteration"%在每個(gè)迭代步更新ui.ta.Value=[ui.ta.Value;sprintf("EpochLearnRate=%.3g,Loss=%.4f",info.Epoch,.BaseLearnRate,info.TrainingLoss)];%YhatTrain=predict(net,ui.data.Xtrain,'MiniBatchSize',YhatVal=predict(net,ui.data.Xval,YhatTest=predict(net,ui.data.Xtest,'MiniBatchSytr=cell2mat(ui.data.Ytrain)';yv=cell2mat(ui.data.ptr=cell2mat(YhatTrain)’;pv=cell2mat(YhatVal)';pte=qLow=quantile(resVal,(1-ui.data.param.alphaVaR)plot(ui.ax1,ui.data.Ttest,inv(yte),'-',ui.data.Ttest,inplot(ui.ax1,ui.data.Ttest,inv(ciLowTest),':');plot(uui.data.Ttest,inv(ciHighTest),':');hold(ui.ax1,'ui.bestCoords=table(ui.data.Ttest,inv(yte),inv(pte),inv(ciLowTest),inv('VariableNames',{’Time','Y_true','Y_pred','CI_low','CI_high'});%將uialert(ui.f,ME.message,'錯(cuò)誤');%彈窗錯(cuò)誤ui.1b1Status.Text=’狀態(tài)：評(píng)估失敗';%更新?tīng)顟B(tài)histogram(ui.ax3,err,50,'Normalization','pdf');hold(ui.ax3try;[f,xi]=ksdensity(err);plot(ui.ax3,xi,f,'LineWidth',1f=figure('Name',’性能指標(biāo)柱狀圖’);%新建圖窗展示柱狀圖barData=[metricsTb1.MSEmetricsTb1.MAEmetricsTbl.MAPEmebar(barData);gridon;set(gca,'XTickLabel',metricsTb1.Phase);legend({'MSE','MAE','MAPE','R2','MBE','VaR’,'ES'},'LocfunctiononExport(ui)%#ok<DEFNU>%導(dǎo)出按鈕的處理函數(shù)名稱預(yù)留(若需掛%若需要通過(guò)界面導(dǎo)出結(jié)果，可將ui.btnExport.ButtonPushedFcn=@(~,~)onExport(ui);并啟用本函數(shù)體end%回調(diào)結(jié)束%封裝：數(shù)據(jù)導(dǎo)入與準(zhǔn)備(供GUI調(diào)用)function[rawTbl,prep]=load_and_prepare(file)%讀取文件并執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備[~,~,ext]=fileparts(file);%解析文件擴(kuò)展名用于選擇讀入方式switchlower(ext)%根據(jù)擴(kuò)展名分支處理case'.csv';rawTb1=readtable(file);%CSV讀取case'.xlsx';rawTbl=readtable(file);%Excel讀取case'.mat';S=load(file);fn=fieldnames(S);rawTbl=S.(fn{1});%otherwise;error('不支持的文件類型');%非支持類型直接報(bào)錯(cuò)end%分支結(jié)束if~any(strcmpi(rawTb1.Properties.VariableNames,'Time'))%檢測(cè)是否存在時(shí)間列n=height(rawTbl);%獲取行數(shù)rawTb1.Time=datetime('today')+minutes(15)*(0:n-1)';%自動(dòng)生成時(shí)間列end%條件結(jié)束rawTbl=movevars(rawTbl,'Time','Before',1);%將時(shí)間列前置%選擇或推斷負(fù)荷列l(wèi)dIdx=find(strcmpi(rawTb1.Properties.VariableNames,'找Load列索引ifisempty(ldIdx)%若不存在則嘗試選擇數(shù)值列numCols=varfun(@isnumeric,rawTb1,'OutputFormat','uniform');%標(biāo)記數(shù)值列l(wèi)dIdx=find(numCols,1);%取第一列數(shù)值列作為負(fù)荷end%條件結(jié)束ySeries=rawTbl{:,ldIdx};%提取目標(biāo)序列dt=rawTb1.Time;%提取時(shí)間戳stepPerHour=4;lagHours=24;lagS置窗口參數(shù)hourOfDay=hour(dt);dow=weekday(dt);isWork=ismember(dow,2sinDaily=sin(2*pi*hourOfDay/24);cosDaily=外生特征X={};Xext={};Y=[];Tstamp=[];%初始化容器fortIdx=(lagSteps+1):height(rawTbl)%生成監(jiān)督樣本X{end+1,1}=ySeries(tIdx-lagSteps:tIdx-1)’;%填充窗口特征Xext{end+1,1}=[hourOfDay(tIdx)dow(tIdx)double(isWorksinDaily(tIdx)cosDaily(tIdx)];%填充外生特征Y(end+1,1)=ySeries(tIdx);%目標(biāo)值Tstamp(end+1,1)=dt(tIdx);%目標(biāo)時(shí)間%清洗與歸一化Yv=Y;missMask=~isfinite(Yv)|Yv<=0;ifany(missMask);Yv(missMask)=fillmissing(Yv,'linear');end%填補(bǔ)缺失與非正值outMask=isoutlier(Yv,'movmedian',stepPerHour*6);ifany(outMask);Yv(outMask)=filloutliers(Yv,'linear','movmedian',stepPerHominY=min(Ysm);maxY=max(Ysm);invFun=@(x)x*(maxY-minY)+minY;%記錄反歸一化函數(shù)Y_norm=(Ysm-minY)/max(le-6,(maxY-minY));%歸一化X_scaled=(X_mat-X_min)./max(1e-6,(X_Xseq=num2cell(X_scaled,2);Yseq=num2cell(Y_norm,1)’;%序列化%切分N=numel(Yseq);idxTrain=1:floor(N(idxTrain(end)+1):(idxTrain(end)+floor(N*0.15));iprep.Xtrain=Xseq(idxTrain);prep.Ytrain=Yseq(idxTrain);prep.Ttrainprep.Xval=Xseq(idxVal);prep.Yval=Yseq(idxVal);prep.Tvalprep.Xtest=Xseq(idxTest);prep.Ytest=Yseq(idxTest);pr=Tstamp(idxTest);%測(cè)試集struct('inputSize',1,'alphaVaR',0.95,'noiseStd',0.01,prep.invFun=invFun;prep.minY=minY;prep.maxY=maxY;%保存反歸一化與范圍prep.Y=Yseq;%保存完整目標(biāo)序列以便日志%計(jì)算指標(biāo)(供GUI柱狀圖使用)functionmetricsTb1=compute_metrics_from_ui(ui)%從界面狀態(tài)計(jì)算三階%訓(xùn)練與驗(yàn)證預(yù)測(cè)hp=ui.model.hp;net=;%讀取模型ytr=cell2mat(ui.data.Ytrain)’;yv=cell2ma值ptr=cell2mat(predict(net,ui.data.Xtrain,'MiniBatchSizhp.miniBatch))';%訓(xùn)練預(yù)測(cè)pv=cell2mat(predict(net,ui.data.X實(shí)(已反歸一化)%反歸一化Yt_tr=inv(ytr);Yp_tr=inv(ptr);YYt_te=yte;Yp_te=pte;%測(cè)試已是反歸一化%指標(biāo)函數(shù)mse=@(a,b)mean((a-b).^2);mae=@(a,b)mean(abs(a-b));mape=@(a,b)mean(abs((a-b)./max(1e-6,a)));r2=@(a,b)1-sum((a-b).^2)/sum((a-mean(a)).^2);mbe=@(a,b)mean(b-a);%指標(biāo)定義alpha=ui.data.param.alphaVaR;var_fun=@(e)quantile=@(e)mean(e(e>=quantile(e,alpha)));%VaR與ES%訓(xùn)練指標(biāo)mae(Yt_tr,Yp_tr);MAPE_tr=mape(Yt_tr,Yp_tr);R2_tr=r2(Yt_tr,YMBE_tr=mbe(Yt_tr,Yp_tr);VaR_tr=var_fun(abs(err_tr));ES_tr=%驗(yàn)證指標(biāo)err_v=Yp_v-Yt_v;MSE_v=mse(Yt_v,Yp_v);MAE_MAPE_v=mape(Yt_v,Yp_v);R2_v=r2(Yt_v,Yp_v);MBE_v=mbe(Yt_v,Yp_v);VaR_v=var_fun(abs(err_v));ES_v=es_fun(abs(err_v));%驗(yàn)證計(jì)算%測(cè)試指標(biāo)err_te=Yp_te-Yt_tmae(Yt_te,Yp_te);MAPE_te=mape(Yt_te,Yp_te);R2_te=r2(Yt_te,Yp_te);MBE_te=mbe(Yt_te,Yp_te);VaR_te=var_fun(abs(err_te));ES_temetricsTbl=table({'Train';'Validation';'Test[MSE_tr;MSE_v;MSE_te],[MAE_tr;MAE_v;MAE_te],[MAPE[R2_tr;R2_v;R2_te],[MBE_tr;MBE_v;MBE_te],['VariableNames',{'Phase','MSE','MAE','MAPE','R2','MB%動(dòng)畫(huà)繪制functionanimate_line(ax,bestCoords)%在Uplot(ax,bestCoords.Time,bestCoords.Y_true,'-','DisplayName','真實(shí)');hold(ax,'on');%先繪制真實(shí)曲線hPred=plot(ax,bestCoords.Time(1),bestCoords.Y_pred(1),'--','DisplayName',’預(yù)測(cè)’);%初始化預(yù)測(cè)曲線用于動(dòng)態(tài)擴(kuò)展hLow=plot(ax,bestCoords.Time(1),bestCoords.CI_low(1),’:','DisplayName','下界’);%初始化下界曲線hHigh=plot(ax,bestCoords.Time(1),bestCoords.CI_high(1),’:’,'DisplayName','上界’);%初始化上界曲線ylabel(ax,'負(fù)荷’);title(ax,'測(cè)試集預(yù)測(cè)與置信區(qū)間動(dòng)畫(huà)’);%設(shè)置圖例與fork=2:height(bestCoords)%逐點(diǎn)追加形成動(dòng)畫(huà)效果hPred.XData(end+1)=bestCoords.Time(k);hPred.YDatabestCoords.Y_pred(k);%向預(yù)測(cè)曲線追加新點(diǎn)hLow.XData(end+1)=bestCoords.Time(k);hLow.YData(end+1)=bestCoords.CI_low(k);%向下界曲線追加新點(diǎn)hHigh.XData(end+1)=bestCoords.Time(k);hHigh.YDatabestCoords.CI_high(k);%向上界曲線追加新點(diǎn)drawnowlimitrate;%刷新圖形以顯示動(dòng)畫(huà)效果%啟動(dòng)GUI(腳本模式下直接調(diào)用)try;sa_power_gui();catchME;fprintf(完整代碼整合封裝%%基于模擬退火的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)單文件GUI腳本%頂部聲明腳本功能，整合%%第一部分：?jiǎn)?dòng)前環(huán)境準(zhǔn)備%環(huán)境準(zhǔn)備放在腳本頂部，確保GUI與訓(xùn)練環(huán)clearvars;%清空工作區(qū)變量，避免歷史殘留影響流程warning('off','all');%關(guān)閉全部警告，便于觀察關(guān)鍵信息try;closeallforce;catch;end%關(guān)閉全部圖窗并忽略異常，確保繪圖句reqToolboxes={'DeepLearningToolbox','SToolbox','SignalProcessingToolbox','ParallelComputingvi=ver;%讀取已安裝工具箱信息have=ismember(reqToolboxes,string({vi.Name}));%判斷所需工具箱是否ifany(~have)%若存在缺失項(xiàng)