項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的保障 圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建的合理性 模型超參數(shù)的精細(xì)調(diào)節(jié) 訓(xùn)練過(guò)程中的正則化與防止過(guò)擬合 計(jì)算資源與效率管理 多輸入特征預(yù)處理規(guī)范 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)分布一致性 模型輸出結(jié)果的解釋與驗(yàn)證 代碼質(zhì)量和文檔完善 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 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) 20部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 20模型加載與優(yōu)化 20實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 可視化與用戶界面 20GPU/TPU加速推理 21系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理 21 21API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 21安全性與用戶隱私 21數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 22故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 22模型更新與維護(hù) 22 2項(xiàng)目未來(lái)改進(jìn)方向 2增強(qiáng)模型對(duì)異構(gòu)圖的支持 22多任務(wù)與多輸出模型設(shè)計(jì) 2深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性提升 23集成時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高效大規(guī)模圖處理技術(shù) 23自動(dòng)化特征工程與模型搜索 23跨模態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合 強(qiáng)化模型的安全性和魯棒性 23模型部署與推理的智能調(diào)度 24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) 24第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 24清空環(huán)境變量 24關(guān)閉報(bào)警信息 25關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗 清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 25配置GPU加速 26導(dǎo)入必要的庫(kù) 26第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 27數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 27文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能 數(shù)據(jù)分析 28特征提取與序列創(chuàng)建 29劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 29參數(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 30優(yōu)化超參數(shù) 防止過(guò)擬合與超參數(shù)調(diào)整 32第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè) 3設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 3模型訓(xùn)練 3用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 34保存預(yù)測(cè)結(jié)果與置信區(qū)間 35第五階段：模型性能評(píng)估 35多指標(biāo)評(píng)估 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 36設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 37設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 37設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖 38第六階段：精美GUI界面 38完整代碼整合封裝 42Python實(shí)現(xiàn)基于GCN圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輸入單輸出多特征分類(lèi)預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例Networks,GCN)作為GNN中的一種重要變體，能夠高效地融合圖結(jié)特征進(jìn)行卷積操作，能夠捕獲圖中節(jié)點(diǎn)之間的局部連接擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的感受野，同時(shí)利用圖歸納學(xué)習(xí)方法處理異構(gòu)結(jié)構(gòu)，提升模型對(duì)稀疏圖的魯棒性和泛化能力。深層GCN容易出現(xiàn)梯度消失，且多輸入特征高維度可能導(dǎo)致過(guò)擬合。項(xiàng)目采用殘差連接、層歸一化和Dropout正則化等技術(shù)緩解梯度問(wèn)題，同時(shí)引入早停策略和交叉驗(yàn)證確保模型泛化性，提升訓(xùn)練穩(wěn)定性和最終性能。GCN計(jì)算涉及鄰接矩陣和特征矩陣的大規(guī)模矩陣運(yùn)算，尤其面對(duì)大規(guī)模圖時(shí)資源消耗巨大。項(xiàng)目采用稀疏矩陣存儲(chǔ)和稀疏乘法優(yōu)化，結(jié)合批處理和小批量采樣技術(shù)，降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，實(shí)現(xiàn)模型的高效訓(xùn)練和推理。不同輸入特征格式不統(tǒng)一，預(yù)處理步驟繁雜且易出錯(cuò)。項(xiàng)目設(shè)計(jì)自動(dòng)化預(yù)處理流水線，集成標(biāo)準(zhǔn)化、缺失值填充及嵌入編碼模塊，支持動(dòng)態(tài)特征選擇和擴(kuò)展，保障數(shù)據(jù)輸入的規(guī)范性和一致性，提高模型訓(xùn)練效率。多輸入多特征GCN模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，涉及多模塊協(xié)同工作，調(diào)試難度大。項(xiàng)目采用模塊化設(shè)計(jì)思想，每個(gè)功能模塊獨(dú)立開(kāi)發(fā)與測(cè)試，并配備詳盡的日志與監(jiān)控工具，支持模型可視化及性能分析，極大提升開(kāi)發(fā)效率和模型穩(wěn)定性。深度GCN模型一般被視為“黑盒”,難以解釋模型內(nèi)部推理過(guò)程。項(xiàng)目引入特征重要性評(píng)估、鄰居節(jié)點(diǎn)影響分析及可視化工具，幫助用戶理解模型決策依據(jù)，增強(qiáng)模型透明度，為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供信任保障。不同領(lǐng)域?qū)Ψ诸?lèi)預(yù)測(cè)的需求差異大，要求模型具備高度靈活性。項(xiàng)目設(shè)計(jì)可配置的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，支持不同類(lèi)型圖結(jié)構(gòu)和任務(wù)需求，滿足多樣化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)模型的快速定制與部署。項(xiàng)目模型架構(gòu)本項(xiàng)目的核心模型架構(gòu)基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN),整體結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多輸入特征融合層、圖卷積層、全連接分類(lèi)層以及輸出層。其設(shè)計(jì)目標(biāo)是高效融合多源特征和圖結(jié)構(gòu)信息，支持單輸出多特征分類(lèi)預(yù)測(cè)。首先，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊針對(duì)不同輸入特征類(lèi)型(數(shù)值型、類(lèi)別型、時(shí)間序列等)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、嵌入編碼與缺失值處理，確保輸入特征統(tǒng)一格式和量綱。多輸入特征融合層采用多通道設(shè)計(jì)，通過(guò)特征拼接或注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多源信息的深度整合，為后續(xù)圖卷積提供豐富表達(dá)。核心的圖卷積層基于GCN原理，利用鄰接矩陣對(duì)節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行聚合，核心算法依據(jù)Kipf和Welling提出的譜域卷積理論。具體為每層圖卷積計(jì)算為：H(1+1)=o(D~-12A~D~-12H(1)W(1))H^{\sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\H^{(1)}W^{(1)})H(1+1)=σ(D~-21A~D~-21H其中A~=A+I\tilde{A}=A+IA~=A+I是加自環(huán)的鄰接矩陣，D~\tilde{D}D~是對(duì)應(yīng)的度矩陣，H(1)H^{(1)}H(1)是第111層的節(jié)點(diǎn)特征矩陣，W(1)W^{(1)}W(1)是可訓(xùn)練權(quán)重，o\sigmao是激活函數(shù)。該設(shè)計(jì)保證特征聚合考慮鄰居節(jié)點(diǎn)信息的同時(shí)保持?jǐn)?shù)值穩(wěn)定。圖卷積層通過(guò)多層堆疊實(shí)現(xiàn)信息的多跳傳播，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)感受野，提高對(duì)圖中遠(yuǎn)距離節(jié)點(diǎn)依賴的捕獲能力。為緩解深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失，設(shè)計(jì)中融入殘差連接與層歸一化。最后，全連接層負(fù)責(zé)將高維的節(jié)點(diǎn)嵌入映射到指定的類(lèi)別空間，實(shí)現(xiàn)單輸出的多分類(lèi)預(yù)測(cè)。此外，模型結(jié)構(gòu)支持Dropout和正則化，防止過(guò)擬合。訓(xùn)練過(guò)程中采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，結(jié)合Adam優(yōu)化器進(jìn)行梯度下降，保證模型收斂速度和效果。整體架構(gòu)注重模塊化和靈活性，便于后續(xù)功能擴(kuò)展和調(diào)優(yōu)。項(xiàng)目模型描述及代碼示例python復(fù)制importtorch#導(dǎo)入PyTorch庫(kù)，用于深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練importtorch.nnasnn#導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，包含常用網(wǎng)絡(luò)層和函數(shù)importtorch.nn.functionalasF#導(dǎo)入功能函數(shù)模塊，包含激活函數(shù)等f(wàn)romtorch_geometric.nnimportGCNConv#導(dǎo)入PyTorchGeometric庫(kù)中的definit(self,inputdims,hiddendim,outputdim):#初始化方法，接收多輸入維度、隱藏層維度和輸出類(lèi)別數(shù)super(MultiInputGCN,self).init()#調(diào)用父類(lèi)構(gòu)造函數(shù)初始self.feature_embeds=nn.ModuleList([#創(chuàng)建一個(gè)ModuleListnn.Linear(in_dim,hidden_dim)forin對(duì)每個(gè)輸入維度創(chuàng)建一個(gè)線性變換層，將輸入映射到隱藏維度self.gcn1=GCNConv(hidden_dim*len(input_dims),hidden_dim)#定義第一層圖卷積，輸入通道為所有嵌入拼接維度，輸出通道為隱藏維度self.gcn2=GCNConv(hidden_dim,hidden_dim)#定義第二層圖卷defforward(self,data):#定義前向傳播函數(shù)，輸入包含圖數(shù)據(jù)x_list=[]#初始化空列表，用于存儲(chǔ)每個(gè)輸入特征的嵌入結(jié)果fori,embedinenumerate(self.feature_embeds):#遍歷每個(gè)輸x_i=data.x_list[i]#從數(shù)據(jù)中提取第i個(gè)輸入特征矩陣x_i_emb=F.relu(embed(x_i))#對(duì)該特征進(jìn)行線性變換后經(jīng)過(guò)x_list.append(x_i_emb)#將激活后的特征嵌X=torch.cat(x_list,dim=1)#將所有嵌入特征在特征維度拼接，X=self.gcn1(x,data.edge_index)#輸入拼接后的特征和圖的邊x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)#使用Dropout設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮模型的通用性，適配社交網(wǎng)絡(luò)、生物信息、金融風(fēng)險(xiǎn)、智能交通等多個(gè)領(lǐng)域。項(xiàng)目中通用的多輸入多特征融合機(jī)制和靈活圖卷積架構(gòu)使其具備廣泛的適用范圍，能夠幫助不同領(lǐng)域用戶解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)下的復(fù)雜分類(lèi)問(wèn)題，推動(dòng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及和應(yīng)用。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域項(xiàng)目可應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)中用戶行為的預(yù)測(cè)與分類(lèi)，結(jié)合用戶的多維特征如興趣偏好、社交關(guān)系強(qiáng)度、活動(dòng)時(shí)間序列等，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶行為模式的精準(zhǔn)識(shí)別。GCN模型能夠充分挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜的用戶關(guān)系，提升對(duì)社區(qū)檢測(cè)、影響力分析等任務(wù)的效果，為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和內(nèi)容推薦提供數(shù)據(jù)支持。基因和蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)包含多種生物學(xué)特征，項(xiàng)目利用多輸入多特征GCN模型對(duì)基因功能進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。通過(guò)融合不同來(lái)源的基因表達(dá)數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)特征和交互信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)基因功能的準(zhǔn)確識(shí)別，輔助生物醫(yī)學(xué)研究中的疾病機(jī)制解析和藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。金融領(lǐng)域中客戶信用評(píng)估常涉及多源數(shù)據(jù)如交易記錄、行為日志、社交關(guān)系等。項(xiàng)目通過(guò)GCN模型處理客戶間關(guān)系圖，融合多維特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)客戶的分類(lèi)識(shí)別。模型能捕捉客戶之間的隱含影響關(guān)系，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力，為金融機(jī)構(gòu)提供智能風(fēng)控解決方案。智能交通系統(tǒng)中，道路網(wǎng)絡(luò)和車(chē)輛流動(dòng)形成圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)具備速度、流量、歷史數(shù)據(jù)等多重特征。項(xiàng)目通過(guò)GCN模型實(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀態(tài)的分類(lèi)預(yù)測(cè)，如交通擁堵等級(jí)識(shí)別、異常事件檢測(cè)，輔助交通管理部門(mén)優(yōu)化調(diào)度，提高城市交通運(yùn)行效率，降低擁堵和污染。推薦系統(tǒng)通?；谟脩?物品交互圖，融合用戶行為特征、物品屬性特征及上下文信息。項(xiàng)目采用多輸入多特征GCN架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確分類(lèi)和評(píng)分預(yù)測(cè)，提升推薦質(zhì)量。通過(guò)結(jié)構(gòu)信息與多模態(tài)特征融合，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)用戶興趣的捕捉能力，提供個(gè)性化推薦。網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建成拓?fù)鋱D，節(jié)點(diǎn)攜帶流量、訪問(wèn)記錄等多維特征。項(xiàng)目基于GCN對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行異常行為分類(lèi)，識(shí)別潛在攻擊和異常訪問(wèn)。模型通過(guò)綜合鄰居關(guān)系和節(jié)點(diǎn)特征，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的安全事件檢測(cè)，提升安全防御系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確度。醫(yī)療健康領(lǐng)域涉及患者診療記錄、基因組信息及醫(yī)療設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，均可建成圖結(jié)構(gòu)。項(xiàng)目利用GCN融合患者多維特征和病人間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行疾病分類(lèi)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。該模型輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化診療方案制定，推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療和健康管理的項(xiàng)目模型算法流程圖diff復(fù)制數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理-多輸入特征獲取一缺失值填充一標(biāo)準(zhǔn)化與編碼V|多輸入特征嵌入與融合層-各輸入獨(dú)立線性映射一激活函數(shù)處理一特征拼接與注意力融合V一激活與Dropout|-激活處理V-節(jié)點(diǎn)特征映射到類(lèi)別空間V一交叉熵?fù)p失V-準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)feature_3=np.random.binomial(n=1,p=0.3,size=(num_samples,1))功概率為0.3的伯努利分布#生成第四種特征：指數(shù)分布，模擬時(shí)間間隔或等待時(shí)間特征feature_4=np.random.exponential(scale=1.0,size=(num_samples,1))參數(shù)lambda=1的指數(shù)分布#生成第五種特征：正態(tài)分布疊加周期性信號(hào)，模擬季節(jié)性或周期性影響因素time=np.arange(num_samples).reshape(-1,1)#時(shí)間索引，用于生成周期信號(hào)periodic_signal=0.5*np.sin(2*np.pi*time/50)#50個(gè)樣本一個(gè)周期的正弦波noise=np.random.normal(loc=0.0,scale=0.1,size=(num_samples,1))添加少量噪聲feature_5=periodic_signal+noise#周期性信號(hào)與噪聲疊加#將所有特征合并成一個(gè)矩陣features=np.feature_5])#水平方向拼接形成最終特征矩陣#保存為CSV文件df=pd.DataFrame(features,columns=['feature'feature_3','feature_4','feature_5'])#構(gòu)建帶列名的數(shù)據(jù)框df.to_csv('multi_input_features.csv',index=False)#保存為CSV格式，不保存行索引sio.savemat('multi_input_features.mat',{'features':features})用字典形式保存特征矩陣，變量名為features:項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說(shuō)明本項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)科學(xué)合理，模塊劃分清晰，方便開(kāi)發(fā)、調(diào)試與維護(hù)。整體采用分層結(jié)構(gòu)，涵蓋數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練與評(píng)估、部署及輔助工具等多個(gè)核心模塊，確保各功能獨(dú)立又協(xié)同高效。復(fù)制project_root/ data/#存放原始數(shù)據(jù)與預(yù)處理數(shù)據(jù)——raw/—models/—gcn_model.py—layers.py—utils.py—train.py—validate.py—scheduler.py—early_stop.py—inference.py具—utils/理—visualization.py—logger.py—config.yamlI—logging.conf別#原始數(shù)據(jù)文件夾，保存未經(jīng)處理的#經(jīng)過(guò)預(yù)處理的清洗、歸一化數(shù)據(jù)#數(shù)據(jù)加載器腳本，定義多輸入特征#模型相關(guān)代碼目錄#自定義網(wǎng)絡(luò)層模塊，如多輸入嵌入#模型相關(guān)的輔助函數(shù)，如權(quán)重初始#訓(xùn)練與驗(yàn)證流程相關(guān)腳本#訓(xùn)練主程序，控制訓(xùn)練流程、日志#驗(yàn)證流程，實(shí)現(xiàn)模型性能的評(píng)估和#學(xué)習(xí)率調(diào)度器定義，支持動(dòng)態(tài)調(diào)整#早停機(jī)制，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)程中過(guò)擬合#推理與預(yù)測(cè)模塊#模型加載及批量推理腳本，支持多#預(yù)測(cè)結(jié)果的后處理和格式轉(zhuǎn)換工#工具函數(shù)集，輔助數(shù)據(jù)處理和項(xiàng)目管#各類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算函數(shù)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確#可視化工具，繪制訓(xùn)練曲線和結(jié)果#日志模塊，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)程詳細(xì)日志#配置文件存放目錄#統(tǒng)一項(xiàng)目參數(shù)配置文件，包含數(shù)據(jù)#日志配置文件，定義日志格式與級(jí)——generate_data.py據(jù)——run_train.sh_—run_infer.sh—requirements.txt—README.md #便捷運(yùn)行腳本和數(shù)據(jù)生成腳本#數(shù)據(jù)生成腳本，模擬多輸入特征數(shù)#訓(xùn)練執(zhí)行腳本，封裝命令行參數(shù)，#推理執(zhí)行腳本，批量預(yù)測(cè)調(diào)用#項(xiàng)目說(shuō)明文檔，指導(dǎo)安裝、使用及開(kāi)#項(xiàng)目入口腳本，支持訓(xùn)練和推理模式各模塊功能說(shuō)明換，確保多輸入特征的數(shù)據(jù)能夠按統(tǒng)一格式高效讀取。loaders.py中實(shí)據(jù)的批量推理，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行格式化和后處理，方便后續(xù)業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)用。項(xiàng)目部署與應(yīng)用系統(tǒng)采用模塊化微服務(wù)架構(gòu)，前端用戶界面、后端推理服務(wù)和數(shù)據(jù)處理模塊相互獨(dú)立，通過(guò)RESTfulAPI進(jìn)行通信。后端部署在容器化環(huán)境中，支持彈性伸縮和負(fù)載均衡。整體架構(gòu)保障高并發(fā)處理能力，支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與管理。多輸入特征的預(yù)處理和GCN推理均由后端模塊負(fù)責(zé)，確保數(shù)據(jù)安全和運(yùn)算效率。選擇云端服務(wù)器(如AWS、Azure或私有云)配備GPU加速硬件，預(yù)裝Python環(huán)境和深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch及PyG)。通過(guò)Docker容器化部署，隔離依賴環(huán)境，確保多版本環(huán)境共存與快速遷移。配置環(huán)境變量和數(shù)據(jù)掛載，保障模型訪問(wèn)高效穩(wěn)定。自動(dòng)化腳本用于環(huán)境搭建，減少人為操作錯(cuò)誤。訓(xùn)練完成的模型保存為標(biāo)準(zhǔn)格式，部署時(shí)采用TorchScript進(jìn)行模型序列化與加速加載。結(jié)合TensorRT或ONNXRuntime進(jìn)行推理優(yōu)化，提升GPU推理吞吐量和響應(yīng)速度。支持動(dòng)態(tài)批處理大小調(diào)整，平衡延遲與吞吐。通過(guò)模型壓縮和量化技術(shù)降低模型體積和計(jì)算復(fù)雜度，便于邊緣設(shè)備部署。系統(tǒng)集成消息隊(duì)列(如Kafka)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流采集與預(yù)處理，支持多輸入特征的動(dòng)態(tài)更新。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊自動(dòng)清洗、歸一化并封裝為圖結(jié)構(gòu)輸入。通過(guò)流式數(shù)據(jù)管道，將數(shù)據(jù)快速傳遞給推理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)的實(shí)時(shí)分類(lèi)預(yù)測(cè)。支持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，異常數(shù)據(jù)自動(dòng)報(bào)警。開(kāi)發(fā)基于React或Vue的Web界面，提供數(shù)據(jù)上傳、多輸入特征配置、模型訓(xùn)練狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測(cè)結(jié)果展示。集成動(dòng)態(tài)圖形可視化工具，展示圖結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)分類(lèi)結(jié)果。提供交互式調(diào)參面板，便于非技術(shù)用戶調(diào)整模型參數(shù)。支持導(dǎo)出預(yù)測(cè)報(bào)告和數(shù)據(jù)，方便業(yè)務(wù)應(yīng)用對(duì)接。GPU/TPU加速推理系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理集成Prometheus和Grafana實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能監(jiān)控，實(shí)時(shí)采集CPU/GPU使用率、內(nèi)存占用、推理延遲和錯(cuò)誤日志。設(shè)置自動(dòng)告警策略，第Kubernetes集群管理，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)擴(kuò)容、故障恢復(fù)和滾動(dòng)更新，保障系統(tǒng)高可用自動(dòng)化CI/CD管道API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成統(tǒng)無(wú)縫集成。接口文檔采用OpenAPI規(guī)范，方便開(kāi)發(fā)者使用與維護(hù)。前端展示與結(jié)果導(dǎo)出安全性與用戶隱私數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)均經(jīng)過(guò)加密處理，符合GDPR等隱私法規(guī)要求。對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加強(qiáng)模型解釋技術(shù)，結(jié)合圖結(jié)構(gòu)可視化和節(jié)點(diǎn)特征貢獻(xiàn)度分析。開(kāi)發(fā)透明的決策流程追蹤工具，使業(yè)務(wù)人員能夠清晰理解模型預(yù)測(cè)依據(jù)，增強(qiáng)信任感。研究圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的因果推斷，推動(dòng)模型解釋進(jìn)入因果層面。引入時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TemporalGNN)模塊，處理圖中節(jié)點(diǎn)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特征。結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和GCN,實(shí)現(xiàn)時(shí)空信息的聯(lián)合建模，適應(yīng)交通流量預(yù)測(cè)、金融時(shí)序風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，拓展模型能力邊界。開(kāi)發(fā)基于分布式計(jì)算的GCN訓(xùn)練框架，支持千億級(jí)別節(jié)點(diǎn)圖的高效訓(xùn)練和推理。結(jié)合圖劃分技術(shù)和異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度，優(yōu)化數(shù)據(jù)通信和計(jì)算負(fù)載，解決大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的性能瓶頸，提升系統(tǒng)可擴(kuò)展性。集成自動(dòng)化特征選擇和神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)工具，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)特征組合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)或進(jìn)化算法指導(dǎo)模型設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化優(yōu)化，減少人工調(diào)參成本，提升模型性能和開(kāi)發(fā)效率。拓展模型對(duì)圖以外的其他模態(tài)數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻)的融合能力，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征與圖結(jié)構(gòu)的協(xié)同學(xué)習(xí)。設(shè)計(jì)通用多模態(tài)融合機(jī)制，提升模型對(duì)復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的理解和預(yù)測(cè)能力，促進(jìn)跨領(lǐng)域知識(shí)整合。研究圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對(duì)抗攻擊和數(shù)據(jù)噪聲下的穩(wěn)健性，設(shè)計(jì)防御機(jī)制，提升模型在惡意擾動(dòng)和異常數(shù)據(jù)環(huán)境中的表現(xiàn)。結(jié)合隱私保護(hù)技術(shù)(如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私),保障用戶數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)模型在敏感領(lǐng)域的應(yīng)用。開(kāi)發(fā)智能調(diào)度系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整推理資源分配和模型復(fù)雜度，根據(jù)負(fù)載和響應(yīng)時(shí)間自動(dòng)選擇合適模型版本。結(jié)合邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)分布式推理，優(yōu)化延遲和帶寬利用，提升系統(tǒng)的靈活性和用戶體驗(yàn)。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論本項(xiàng)目成功構(gòu)建了一個(gè)基于GCN圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多輸入單輸出多特征分類(lèi)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，覆蓋了從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、多輸入特征融合、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練到部署的完整流程。通過(guò)科學(xué)的項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)和模塊劃分，實(shí)現(xiàn)了各功能的高度獨(dú)立與協(xié)同，保障了項(xiàng)目的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。模型架構(gòu)融合了多通道特征嵌入和多層圖卷積，充分利用圖結(jié)構(gòu)信息與多源特征的深度交互，顯著提升了分類(lèi)任務(wù)的準(zhǔn)確率和泛化能力。部署方面，項(xiàng)目設(shè)計(jì)了現(xiàn)代化微服務(wù)架構(gòu)，結(jié)合容器化、GPU加速和自動(dòng)化CI/CD管道，實(shí)現(xiàn)了高效、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的生產(chǎn)環(huán)境。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理與交互式可視化界面為用戶提供了友好體驗(yàn)，滿足了實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確性與響應(yīng)速度的雙重需求。安全性與隱私保護(hù)措施貫穿全流程，保障了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和數(shù)據(jù)安全。未來(lái)方向重點(diǎn)圍繞異構(gòu)圖支持、多任務(wù)學(xué)習(xí)、模型解釋性及大規(guī)模圖處理等方面展開(kāi)，致力于提升模型的智能化水平和應(yīng)用廣度。自動(dòng)化特征工程與神經(jīng)架構(gòu)搜索等先進(jìn)技術(shù)的融合，將進(jìn)一步提升項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)效率和性能表現(xiàn)?？缒B(tài)融合與安全魯棒性研究，將推動(dòng)模型在更復(fù)雜、多樣化的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。整體來(lái)看，項(xiàng)目不僅實(shí)現(xiàn)了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多輸入多特征分類(lèi)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，也為未來(lái)研究和實(shí)際部署奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。項(xiàng)目所積累的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，將助力推動(dòng)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在更多行業(yè)的智能決策與數(shù)據(jù)分析任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化發(fā)展提供重要支持。:程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn)python復(fù)制%reset-f#強(qiáng)制清空當(dāng)前Jupyter或IPython環(huán)境中的所有變量，確保環(huán)境python復(fù)制importwarnings#導(dǎo)入警告模塊，管理運(yùn)行時(shí)警告信息warnings.filterwarnings('ignore’)#屏蔽所有警告，避免控制臺(tái)被無(wú)關(guān)信息干擾python復(fù)制importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入繪圖庫(kù)，管理圖形窗口plt.close('all')#關(guān)閉所有已打開(kāi)的圖形窗口，釋放內(nèi)存python復(fù)制globals().clear()#清空全局變量空間，釋放占用的內(nèi)存資源此步驟通常依賴于具體IDE或命令行環(huán)境，無(wú)標(biāo)準(zhǔn)Python命令，推薦在Jupyter中使用以下命令：python復(fù)制fromIPython.displayimportcleaclear_output(wait=True)#清空當(dāng)前單元輸出，保持界面整潔python復(fù)制importimportlib.util#導(dǎo)入檢測(cè)模塊工具，檢查庫(kù)是否已安裝x_list=[]#初始化空列表，用于存儲(chǔ)每個(gè)輸入特征的嵌入結(jié)果fori,embed_layerinenumerate(self.input_embeds)x_i=data.x_list[i]#取對(duì)應(yīng)輸入特征張量x_i_emb=F.relu(embed_layer(x_i))#通過(guò)線性層并激活函數(shù)x_list.append(x_i_emb)#將映射結(jié)果添加至列表x=torch.cat(x_list,dim=1)#將多個(gè)嵌入特征在特征維度拼x=self.gcn1(x,data.edge_index)#第一層圖卷積，輸入特征和x=F.relu(x)#ReLU激活增強(qiáng)非線性表達(dá)能力x=F.dropout(x,p=self.dropout,training=self.training)#Dropout防止過(guò)擬合，僅訓(xùn)練時(shí)生效X=self.gcn2(x,data.edge_index)#第二層圖卷積進(jìn)一步提取鄰居信息out=self.classifier(x)#線性層映射至類(lèi)別空間，得到預(yù)測(cè)結(jié)果python復(fù)制importtorch.optimasoptim#導(dǎo)入優(yōu)化器模塊#定義超參數(shù)配置字典'learning_rate':0.001,#學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新步長(zhǎng)'weight_decay':le-4,#權(quán)'dropout_rate':0.5,'hidden_dim':64,#隱藏層大小，影響模型表達(dá)能力'epochs':200,#最大訓(xùn)練輪數(shù)，保證充分訓(xùn)練'batch_size':128#批大小，平衡內(nèi)存與訓(xùn)練速度#實(shí)例化模型model=MultiInputGCN(input_dims=[5,5,5],hidden_dim=hyperparams['hidden_dim2],outputdropout=hyperparams['drop#選擇Adam優(yōu)化器，傳入模型參數(shù)及學(xué)習(xí)率和權(quán)重衰減optimizer=optim.Adam(modlr=hyperparams['learnweight_decay=hyperparams['weight_de#采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，適用于多分類(lèi)問(wèn)題防止過(guò)擬合與超參數(shù)調(diào)整python復(fù)制fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_classif#導(dǎo)入特征選擇模塊defselect_features(X,y,k=10):#定義特征選擇函數(shù)，選擇k個(gè)最優(yōu)特征selector值作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)X_new=selector.fit_transform(X,y)#訓(xùn)練選擇器并轉(zhuǎn)換特征矩陣returnX_new,selector.get_support(indices=True)#返回選擇后的特征和索引數(shù)據(jù)擴(kuò)增與噪聲注入python復(fù)制defaugment_data_with_noise(X,noise_level=0.01):#定義數(shù)據(jù)擴(kuò)增函數(shù)，注入微小噪聲noise=noise_level*np.random.randn(*X.shape)#生成均值為0的高斯噪聲X_augmented=X+noise#將噪聲疊加到原始數(shù)據(jù)上returnX_augmented#返回?cái)U(kuò)增后的數(shù)據(jù)python復(fù)制deftrain_ensemble(X_train,y_train):#定義訓(xùn)練集成學(xué)習(xí)模型的函數(shù)clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)初始化隨機(jī)森林，100棵樹(shù)clf.fit(X_train,y_train)#訓(xùn)練集成模型第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng)pythonnum_epochs=200#最大訓(xùn)練輪數(shù)，確保模型充分訓(xùn)練batch_size=128#批量大小，權(quán)衡速度和內(nèi)存占用validation_split=0.2#驗(yàn)證集占比，用#設(shè)備配置，使用GPU或CPUdevice=torch.device('cuda’iftorch.cuda.is_available()else'cpu')model.to(device)#將模型加載到指定設(shè)備模型訓(xùn)練pythonfromtorch_geometric.loaderimportDataLoader#導(dǎo)入PyG的數(shù)據(jù)加載器，支持批量圖訓(xùn)練deftrain_model(model,train_dataset,val_dataset,optimizer,criterion,epochs,batch_size,device):#定義訓(xùn)練函數(shù)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_sival_loader=DataLoader(val_dataset,batch_size=batch_size,best_val_acc=0#初始化最佳驗(yàn)證準(zhǔn)確率forepochinrange(epochs):#model.train()#切換模型到訓(xùn)練模式total_loss=0defmean_absolute_percentage_erdefvalue_at_risk(y_true,y_pred,alpha=0.05):#計(jì)算VaR,給定置信水var=np.percentile(diff,alpha*100)#計(jì)算defexpected_shortfall(y_true,y_pred,alpha=0.05):#計(jì)算ES,即條件var=value_at_risk(y_true,y_pred,alpha)#returnes#返回ES值mbe=mean_bias_error(y_true,y_pred)#計(jì)算MBEvar=value_at_risk(y_true,y_pre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pythondefplot_actual_vs_predicted(y_true,y_pred,phase='Train'):#繪制實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比曲線plt.figure(figsize=(10,6))#設(shè)置圖像大小plt.plot(y_true,label='Actual')#畫(huà)出真實(shí)值曲線plt.plot(y_pred,label='Predicted')#畫(huà)出預(yù)測(cè)值曲線plt.title(f'{phase}Phase:ActualvsPredicted')#標(biāo)題注明階段plt.xlabel('SampleIndex')#X軸標(biāo)簽plt.ylabel('Value’)#Y軸標(biāo)簽plt.legend()#顯示圖例plt.tight_layout()#自動(dòng)調(diào)整布局plt.show()#顯示圖形設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖python復(fù)制importseabornassns#導(dǎo)入高級(jí)繪圖庫(kù)，用于繪制熱圖defplot_error_heatmap(y_true,y_pred):#繪制誤差熱圖errors=y_true-y_pred#計(jì)算誤差矩陣errors_reshaped=errors.reshape(-1,1)#轉(zhuǎn)換為二維矩陣，方便繪制plt.figure(figsize=(8,6))#設(shè)置圖大小sns.heatmap(errors_reshaped.T,cmap='coolwarm',cbar=True)#使用冷暖色調(diào)繪制熱圖plt.title('ErrorHeatmap')#標(biāo)題plt.xlabel('SampleIndex')#X軸標(biāo)簽plt.yticks([])#隱藏Y軸刻度，因只有一行plt.tight_layout()#自動(dòng)調(diào)整布局plt.show()#顯示圖形python復(fù)制defplot_residual_distribution(y_true,y_pred):#繪制殘差分布直方圖residuals=y_true-y_pred#計(jì)算plt.figure(figsize=(8,6))#設(shè)置圖大小plt.hist(residuals,bins=50,color='skyblue',edgecolor='b#繪制直方圖，50個(gè)箱子plt.xlabel('ResiduaDistribution')#標(biāo)題#X軸標(biāo)簽self.setWindowTitle('多輸入GCN分類(lèi)預(yù)測(cè)系統(tǒng)’)#設(shè)置窗口標(biāo)題self.resize(800,600)#設(shè)置窗口大小#文件選擇部分self.fileLabel=QLabel('未選擇文件')#顯示當(dāng)前文件路徑self.fileButton=QPushButton('選擇數(shù)據(jù)文件’)#文件選擇按鈕self.fileButton.clicked.connect(self.openFileDialog)#模型參數(shù)輸入部分self.1rLabel=QLabel('學(xué)習(xí)率：')#學(xué)習(xí)率標(biāo)簽self.1rInput=QLineEdit('0.001')#學(xué)習(xí)率輸入框，默認(rèn)0.001self.batchLabel=QLabel('批次大小：')#批大小標(biāo)簽self.batchInput=QLineEdit('128')#批大小輸入框，默認(rèn)128self.epochLabel=QLabel('訓(xùn)練輪數(shù)：')#訓(xùn)練輪數(shù)標(biāo)簽self.epochInput=QLineEdit('100')#訓(xùn)練輪數(shù)輸入框，默認(rèn)100#訓(xùn)練按鈕self.trainButton=QPushButton('開(kāi)始訓(xùn)練’)#訓(xùn)練按鈕#評(píng)估按鈕self.evalButton=QPushButton('評(píng)估模型’)#評(píng)估按鈕self.evalButton.clicked.connect(self.evaluateModel)#綁定評(píng)#導(dǎo)出預(yù)測(cè)結(jié)果按鈕self.exportButton=QPushButton('導(dǎo)出預(yù)測(cè)結(jié)果’)#導(dǎo)出按鈕self.exportButton.clicked.connect(self.exportResults)#綁定#繪圖按鈕self.plotErrorHeatmapBtn.clicked.connect(self.plotErrorHeatmap)定繪圖函數(shù)self.plotResidualDistBtn.clicked.connect(self.plon)#綁定繪圖函數(shù)self.plotMetricsBarBtn.clicked.connect(self.plotMetricsBarChart)#綁定繪圖函數(shù)#日志顯示區(qū)域self.logText=QTextEdit()#多行文本編輯器，用于顯示訓(xùn)練日志self.logText.setReadOnly(True)#設(shè)置為只#布局管理fileLayout=QHBoxLayout()#水平布局，文件選擇fileLayout.addWidget(self.fileButton)fileLayout.addWidget(self.fileLabel)#添加文件路徑顯示paramLayout.addWidget(self.1rLabel)#學(xué)習(xí)率標(biāo)簽paramLayout.addWidget(self.1rInput)#學(xué)習(xí)率輸入框paramLayout.addWidget(self.batchLabel)#批次大小標(biāo)簽paramLayout.addWidget(self.batchInput)#批次大小輸入框paramLayout.addWidget(self.epochLabel)#訓(xùn)練輪數(shù)標(biāo)簽paramLayout.addWidget(self.epochInput)#訓(xùn)練輪數(shù)輸入框buttonLayout=QHBoxLayout()#水平布局，按鈕集合buttonLayout.addWidget(self.trainButton)#添加訓(xùn)練按鈕buttonLayout.addWidget(self.evalButton)#添加評(píng)估按鈕buttonLayout.addWidget(self.exportButton)#添加導(dǎo)出按鈕plotBtnLayout=QHBoxLayout()#水平布局，繪圖按鈕plotBtnLayout.addWidget(self.plotErrorHeatmapBtn)#添加誤差plotBtnLayout.addWidget(self.plotResidualDistBtn)#添加殘差plotBtnLayout.addWidget(self.plotMetricsBarBtn)#添加性能柱mainLayout=QVBoxLayout()#主垂直布局mainLayout.addLayout(fileLayout)#文件選擇布局mainLayout.addLayout(buttonLayout)#功能按鈕布局mainLayout.addLayout(plotBtnLayout)#繪圖按鈕布局mainLayout.addWidget(self.logText)#日志顯示區(qū)域self.setLayout(mainLayout)#設(shè)置窗口defopenFileDialog(self):#打開(kāi)文件對(duì)話框，選擇數(shù)據(jù)文件file_path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,'選擇數(shù)據(jù)文件',’','CSVFiles(*.csv);;Al1iffile_path:#如果選中文件self.data_file=file_pathdefvalidateParameters(sellr=float(self.1rInput.text())#讀取學(xué)習(xí)率并轉(zhuǎn)floatbatch=int(self.batchInput.text())#讀取批次大小并轉(zhuǎn)epoch=int(self.epochInput.text())#讀取訓(xùn)練輪數(shù)并轉(zhuǎn)正exceptException:#捕獲任何異常QMessageBox.warning(self,’參數(shù)錯(cuò)誤’,'請(qǐng)輸入有效的正數(shù)參數(shù)，例如學(xué)習(xí)率、批次大小和訓(xùn)練輪數(shù)’)#彈出警告框returnNoneparams=self.validateParameters()#驗(yàn)證參數(shù)合法性return#終止訓(xùn)練流程self.logText.append('開(kāi)始訓(xùn)練...')#日志顯示訓(xùn)練開(kāi)始#這里需要調(diào)用實(shí)際訓(xùn)練代碼，示例用偽代碼調(diào)用#train_gcn_model(self.data_file,1r,batch_sself.logText.append('訓(xùn)練完成’)#訓(xùn)練結(jié)束日志defevaluateModel(self):#評(píng)估按鈕對(duì)應(yīng)函數(shù)self.logText.append('開(kāi)始評(píng)估模型...')#評(píng)估開(kāi)始日志#調(diào)用評(píng)估代碼示例#metrics=evaluate_performance(y_true,y_#self.logText.append(str(self.logText.append('評(píng)估完成')#評(píng)估結(jié)束日志defexportResults(self):#導(dǎo)出按鈕對(duì)應(yīng)函數(shù)export_path,_=QFileDialog.getSaveFileName(self,'導(dǎo)出預(yù)測(cè)結(jié)果’,’','CSVFiles(*.csv)')#彈出保存文件框ifexport_path:self.logText.append(f導(dǎo)出結(jié)果到：{export_path}')#日志記錄路徑#save_predictions_with_confidence(predictiondefplotErrorHeatmap(self):#繪制誤差熱圖按鈕對(duì)應(yīng)函數(shù)#plot_error_heatmap(y_trueself.logText.append('誤差熱圖已繪制’)#日志提示defplotResidualDistribution(self):#繪制殘差分布按鈕對(duì)應(yīng)函數(shù)#plot_residual_distribution(y_true,y_pred)#調(diào)用繪制函數(shù)self.logText.append('殘差分布圖已繪制’)#日志提示defplotMetricsBarChart#plot_performance_barchart(metrics)#調(diào)用繪制函數(shù)self.logText.append('性能指標(biāo)柱狀圖已繪制’)#日志提示app=QApplication(sys.argv)ex.show()#顯示主窗口:完整代碼整合封裝python復(fù)制warnings.filterwarnings('ignore')#全局屏蔽所有警告，保證輸出整潔importpandasaspd#數(shù)據(jù)處理庫(kù)，用于csv文件讀寫(xiě)和數(shù)據(jù)框管理importtorch#PyTorch深度學(xué)習(xí)庫(kù)，模型搭建和訓(xùn)練importtorch.nnasnn#神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，包含各種層和損失函數(shù)importtorch.nn.functionalasF#含激活函數(shù)和輔助運(yùn)算的功能模塊importtorch.optimasoptim#fromtorch_geometric.nnimportGCNConv#PyTorchGeometric圖卷積層importmatplotlib.pyplotasplt#繪圖庫(kù)，用importseabornassns#高級(jí)繪圖庫(kù)，用于繪制熱圖和美觀圖形fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score,mean_absolute_error#常用性能fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_c擇模塊fromPyQt5.QtWidgetsimport(QApplication,QQMessageBox,QVBoxLayout#一------------------------—--模型定義classMultiInputGCN(nn.definit(self,inputdims,hiddendim,outputdiself.input_dims=input_dimsself.hidden_dimself.output_dim=output_dimself.dropout=dself.input_embeds=nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim,hidden_dim)forin_dimininput_dims])self.gcn1=GCNConv(hidden_dim*len(input_dims),hidden_dim)self.gcn2=GCNConv(hidden_dim,hiself.classifier=nn.Linear(hidden_dim,output_dim)defforward(self,data):fori,embed_layerinex_i_emb=F.relu(embed_layex=self.gcn1(x,data.x=F.dropout(x,p=self.dropout,training=self.training)x=self.gcn2(x,data.out=self.classi#ape=np.abs((y_true-y_pred)returnmapedefvalue_at_risk(y_true,y_pred,alpha=0.05):diff=y_true-y_predvar=np.percentile(diff,adefexpected_shortfall(y_true,y_pred,alpha=0.05):diff=y_true-y_predvar=value_at_risk(y_true,y_pred,alpha)defevaluate_performance(y_true,ypred):mse=mean_squared_error(y_true,ymape=mean_absolute_percentage_error(y_true,y_pred)var=value_at_risk(y_truees=expected_shortfall(y_true,returndefplot_actual_vs_predicted(y_true,y_pred,phase='Train'):plt.figure(figsize=(10,plt.plot(y_true,label='Actuplt.plot(y_pred,label='Predictplt.title(f'{phase}Phase:ActualvsPredicted')plt.xlabel('Sampleplt.show()defplot_error_heatmap(y_true,y_pred):errors_reshaped=erroplt.figure(figsize=(8,sns.heatmap(errors_reshaped.T,cmap='cooplt.title('ErrorHeaplt.xlabel('Sampleplt.show()defplot_residual_distribution(y_true,y_pred):plt.figure(figsize=(8,plt.hist(residuals,bins=50,color='skyblue',edgecolor='bplt.title('ResidualDistribplt.xlabel('Residuaplt.ylabel('Frequencplt.show()defplot_performance_barchart(metrics):values=list(metrics.values())plt.figure(figsize=(10,bars=plt.bar(names,values,color='cornflowerblue’)height=bar.get_heiplt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2,hef'{height:.4f}',ha='centplt.title('PredictionPerformanceMetrics')plt.xticks(rotation=plt.show()deftrain_model(model,train_dataset,val_dataset,optimizer,criterion,epochs,batch_size,devtrain_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,val_loader=DataLoader(val_dataset,batch_size=batch_size,batch=batch.to(device)loss=criterion(outputsavg_loss=total_loss/len(val_acc=evaluate_model(model,val_loader,device)ifval_acc>best_val_acc:torch.save(model.state_dict(),'best_molog_func(f'Epoch{epoch+1}/{epodefevaluate_model(model,data_loader,device):batch=batch.to(device)outputs=model(ba_,predicted=torch.max(outputs.correct+=(predicted==batch.y).sum().item()defpredict(model,test_dataset,device):test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_size=128,batch=batch.to(device)outputs=model(baprobs=F.softmax(outputpreds=torch.argmax(probs,dim=1)predictions.extend(preds.cpu().numpyoutputs_all.append(ooutputs_all=torch.cat(outputs_all,dim=0)returnnp.array(predictions),outpdefsave_predictions_with_confidence(predictions,model_outputs,probs=F.softmax(model_outputs,dim=1).numpy()df=pd.DataFrame({'Prediction':predictions,'Confidence':df.to_csv(file_pathdefselect_features(X,y,k=10):selector=SelectKBest(score_func=f_classif,k=k)X_new=selector.fit_transform(X,y)#-------------------------數(shù)據(jù)擴(kuò)增defaugment_data_with_noise(X,noise_level=0.01):noise=noise_level*np.random.randnreturnX_augmenteddefinit(self):self.device=torch.device('cuda’iftorch.cuda.is_available()self.test_dataset=NonedefinitUI(self):self.fileLabel=QLabel('未選擇文件')self.fileButton.clicked.connect(sself.1rInputself.batchLabel=QLabel('批次大小：')self.epochLabel=QLabel('訓(xùn)練輪數(shù)：')self.trainButton.clicked.coself.evalButton.clicked.connectself.exportButton.clicked.connect(self.plotErrorHeatmapBtn.clicked.connect(seself.plotResidualDistBtn.clicked.connect(self.pself.plotMetricsBarBtn.clicked.connect(selfself.logText=QTextEfileLayout.addWidget(sfileLayout.addWidget(paramLayout=QHBoxLayouparamLayout.addWidget(self.1rLaparamLayout.addWidget(self.1rInparamLayout.addWidget(self.batchLparamLayout.addWidget(self.batchIparamLayout.addWidget(self.epochLparamLayout.addWidget(self.epochInbuttonLayout=QHBoxLbuttonLayout.addWidget(self.trainBubuttonLayout.addWidget(self.evalBubuttonLayout.addWidget(self.exportBuplotBtnLayout=QHBoxplotBtnLayout.addWidget(self.plotErrorHeatmplotBtnLayout.addWidget(self.plotResidualDiplotBtnLayout.addWidget(self.plotMetricsBmainLayout.addLayout(filemainLayout.addLayout(parammainLayout.addLayout(buttonmainLayou