考慮多個(gè)輸入變量與目標(biāo)輸出之間的復(fù)雜關(guān)系，已廣泛應(yīng)用于各類預(yù)測(cè)任務(wù)中。決這一問(wèn)題的核心技術(shù)。長(zhǎng)短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)作為一種處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的局部最優(yōu)解。因此，利用WOA優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型的多變量回歸預(yù)該項(xiàng)目旨在結(jié)合鯨魚(yú)算法優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型，以提高多變量回歸項(xiàng)目目標(biāo)與意義本項(xiàng)目的目標(biāo)是利用鯨魚(yú)算法(WOA)優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型，進(jìn)行多2.模型結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)：通過(guò)將Transformer和LSTM結(jié)合，構(gòu)建一個(gè)具有目的研究，可以為這些領(lǐng)域提供一種高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的預(yù)測(cè)工具，提升決策質(zhì)量和效率。4.推動(dòng)智能優(yōu)化算法的應(yīng)用與發(fā)展：鯨魚(yú)算法作為一種新型的群體智能優(yōu)化方法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力。通過(guò)將其應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化中，不僅能夠進(jìn)一步提高優(yōu)化算法在實(shí)際應(yīng)用中的效果，還能夠推動(dòng)該算法在更多領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展，拓展其在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的作用。該項(xiàng)目的意義不僅在于提升多變量回歸預(yù)測(cè)任務(wù)的性能，更在于推動(dòng)深度學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法相結(jié)合的應(yīng)用研究，為智能優(yōu)化算法的應(yīng)用開(kāi)辟新的方向。項(xiàng)目挑戰(zhàn)本項(xiàng)目面臨的主要挑戰(zhàn)集中在以下幾個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性：在多變量回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中，數(shù)據(jù)可能涉及多個(gè)輸入變量，且這些變量之間的關(guān)系復(fù)雜多變，具有高度非線性。這就要求模型能夠在復(fù)雜的特征空間中找到有效的預(yù)測(cè)模式，傳統(tǒng)的回歸方法可能難以應(yīng)對(duì)這種高維復(fù)雜數(shù)據(jù)。2.LSTM和Transformer的結(jié)合：LSTM網(wǎng)絡(luò)和Transformer模型分別擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴性和捕捉數(shù)據(jù)中的全局信息，但它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)上存在差異。如何有效地將這兩種架構(gòu)結(jié)合起來(lái)，以利用各自的優(yōu)勢(shì)，仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。3.鯨魚(yú)算法的優(yōu)化效果：盡管鯨魚(yú)算法具有強(qiáng)大的全局搜索能力，但它在面對(duì)高維復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)存在收斂速度慢和計(jì)算資源消耗大的問(wèn)題。因此，如何提高鯨魚(yú)算法的優(yōu)化效率，減少計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，并且保證優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性，仍然是該項(xiàng)目中的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。4.模型的泛化能力：在實(shí)際應(yīng)用中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)的分布可能存在差異，因此模型的泛化能力至關(guān)重要。如何避免過(guò)擬合，提高模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，是深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)中必須解決的問(wèn)題。5.算法調(diào)優(yōu)與參數(shù)選擇：在將WOA優(yōu)化應(yīng)用于Transformer-LSTM組合模型時(shí)，如何選擇合適的優(yōu)化參數(shù)、損失函數(shù)及訓(xùn)練策略，以確保模型在訓(xùn)練過(guò)程中的穩(wěn)定性和效果，仍然需要大量實(shí)驗(yàn)與調(diào)優(yōu)。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新本項(xiàng)目的創(chuàng)新之處在于以下幾個(gè)方面：1.鯨魚(yú)算法優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型：通過(guò)將鯨魚(yú)算法與Transformer-LSTM模型結(jié)合，利用WOA的全局搜索能力優(yōu)化模型的超參數(shù)，能夠顯著提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和效率。這一結(jié)合既能夠提高深度學(xué)習(xí)模型的性能，又能夠解決傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化難度大、容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題。處理時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴，又能借助Transformer捕捉數(shù)據(jù)中的全局信息。這一組合不僅能夠提高模型的預(yù)測(cè)能力，還能夠增強(qiáng)模型的適應(yīng)性，能夠應(yīng)對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)集。3.多變量回歸的精細(xì)建模：通過(guò)結(jié)合多個(gè)輸入變量與輸出目標(biāo)，設(shè)計(jì)一個(gè)多變量回歸模型，能夠更好地模擬復(fù)雜的輸入輸出關(guān)系。通過(guò)對(duì)多維特征的建模，能夠提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，尤其在高維復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下，能夠表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。4.高效的訓(xùn)練與優(yōu)化策略：通過(guò)鯨魚(yú)算法優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解，從而減少計(jì)算資源的消耗。同時(shí)，采用適當(dāng)?shù)挠?xùn)練策略和調(diào)優(yōu)技巧，能夠有效提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)精度。這些創(chuàng)新特點(diǎn)不僅能夠推動(dòng)深度學(xué)習(xí)模型在多變量回歸任務(wù)中的應(yīng)用，還能夠?yàn)楦餍袠I(yè)提供更加精準(zhǔn)、高效的預(yù)測(cè)工具。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域本項(xiàng)目的成果可廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，尤其是在以下幾個(gè)方面：1.金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)：金融市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)、股市走勢(shì)等問(wèn)題具有高度的不確定性和復(fù)雜性。通過(guò)多變量回歸預(yù)測(cè)模型，可以將多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等作為輸入變量，預(yù)測(cè)股票、期貨等資產(chǎn)的價(jià)格變化趨勢(shì)。通過(guò)本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的優(yōu)化模型，可以在實(shí)際的金融投資決策中提供更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)支持。2.醫(yī)療健康：在醫(yī)療領(lǐng)域，尤其是在疾病預(yù)測(cè)和健康管理中，患者的多項(xiàng)健康指標(biāo)(如血糖、血壓、體重等)和外部因素(如環(huán)境、年齡、遺傳等)之間的復(fù)雜關(guān)系，對(duì)預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生具有重要作用。通過(guò)多變量回歸模型，可以將這些變量結(jié)合起來(lái)，對(duì)疾病的發(fā)生做出早期預(yù)測(cè)。通過(guò)WOA優(yōu)化，能夠提高預(yù)測(cè)模型的精確度，幫助醫(yī)生在早期發(fā)現(xiàn)潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。3.交通管理：在城市交通管理中，交通流量、路況、天氣等因素的復(fù)雜互動(dòng)對(duì)交通狀態(tài)的預(yù)測(cè)具有重要意義。通過(guò)多變量回歸模型，可以預(yù)測(cè)交通流量的變化趨勢(shì)，優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，提高道路使用效率。通過(guò)本項(xiàng)目的優(yōu)化方法，可以大幅提升交通預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，減少交通擁堵。4.能源需求預(yù)測(cè)：能源需求的波動(dòng)受到多個(gè)因素的影響，如季節(jié)變化、天氣條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等。通過(guò)多變量回歸模型，可以結(jié)合這些因素，預(yù)測(cè)能源的需求量。通過(guò)本項(xiàng)目?jī)?yōu)化的模型，能夠?yàn)槟茉垂芾聿块T(mén)提供更加精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)，幫助其合理調(diào)配資源。5.環(huán)境監(jiān)測(cè)：環(huán)境污染的預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量的變化、溫室氣體的排放等問(wèn)題對(duì)全球環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要。通過(guò)多變量回歸模型，可以將各種環(huán)境因素納入考慮，進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)。通過(guò)WOA優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型，可以提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，幫助環(huán)境保護(hù)部門(mén)提前采取措施。本項(xiàng)目的核心模型是一個(gè)結(jié)合Transformer和LSTM的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)鯨魚(yú)算法進(jìn)行優(yōu)化。該模型架構(gòu)的設(shè)計(jì)主要包括三個(gè)部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理、Transformer-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、鯨魚(yú)算法優(yōu)化部分。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理部分包括數(shù)據(jù)的清洗、歸一化及特征提取。由于輸入數(shù)據(jù)可能包含多個(gè)維度的特征，因此需要通過(guò)適當(dāng)?shù)姆绞綄?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效學(xué)習(xí)。2.Transformer-LSTM組合模型：該部分是模型的核心部分，包含兩個(gè)主要賴關(guān)系，而Transformer層則利用自注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)中的全局依賴性。通過(guò)組合這兩個(gè)結(jié)構(gòu)，模型能夠在時(shí)序數(shù)據(jù)中同時(shí)捕捉到局部信息和全局信息，從而提高預(yù)測(cè)能力。3.鯨魚(yú)算法優(yōu)化：鯨魚(yú)算法主要用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)。通過(guò)模擬鯨魚(yú)捕食的行為，鯨魚(yú)算法能夠在搜索空間中找到最優(yōu)的參數(shù)組合，以提高模型的預(yù)測(cè)性能。鯨魚(yú)算法的優(yōu)化過(guò)程包括多個(gè)鯨魚(yú)個(gè)體在搜索空間中的移動(dòng)，通過(guò)更新每個(gè)個(gè)體的位置來(lái)尋找全局最優(yōu)解。項(xiàng)目模型描述及代碼示例本項(xiàng)目的核心代碼部分涉及到數(shù)據(jù)的加載、模型的構(gòu)建與訓(xùn)練、以及鯨魚(yú)算法優(yōu)化。以下是一個(gè)逐步展開(kāi)的示例代碼，每一部分都有詳細(xì)解釋：python復(fù)制代碼fromsklearn.preprocessingimportMinMa#加載數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("time_series_data.csv")#假設(shè)數(shù)據(jù)包含多個(gè)特征features=data.iloc[:,:-1].values#提取特征列#數(shù)據(jù)歸一化scaler=MinMaxScaler(features_scaled=scaler.fit_transform(features)#標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)pythonfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense,Attention,model.add(LSTM(units=50,activationinput_shape=(features_scaled.shape[1],1),return_seqmodel.add(LayerNormalizat#輸出層model.add(Dense(units=1))#輸出一個(gè)值#編譯模型pile(optimizer='adam',loss='mean_square3.鯨魚(yú)算法優(yōu)化python復(fù)制代碼#模擬鯨魚(yú)算法的優(yōu)化過(guò)程defwhale_algorithm(model,features,target,iterations=100,best_loss=float('foriterationinrange(iteratpopulation=np.random.rand(populatimodel.count_params())#初始化種群#設(shè)置鯨魚(yú)位置為模型參數(shù)model.set_weights(wmodel.fit(features,target,epochs=1,batch_verbose=0)#訓(xùn)練模型loss=model.evaluate(featuresifloss<best_loss:best_position=whale#更新最佳位置#返回優(yōu)化后的最佳模型model.set_weights(best_pos解釋：鯨魚(yú)算法模擬了多個(gè)鯨魚(yú)個(gè)體在搜索空間中的移動(dòng)，逐步更新每個(gè)個(gè)體的位置，以找到最優(yōu)的模型參數(shù)。每個(gè)個(gè)體的評(píng)估通過(guò)訓(xùn)練并計(jì)算模型的損失來(lái)實(shí)4.模型訓(xùn)練與優(yōu)化python復(fù)制代碼#訓(xùn)練并優(yōu)化模型optimized_model=whale_algorithm(model,features_sca認(rèn)證協(xié)議，保障用戶數(shù)據(jù)的隱私性，確保只有授權(quán)用戶能夠訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)。o數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感信息(如用戶信息、預(yù)測(cè)結(jié)果)會(huì)進(jìn)行加密存儲(chǔ)。基于角色的權(quán)限管理(RBAC)機(jī)制確保不同用戶擁有不同的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，防止非法13.故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份：14.模型更新與維護(hù)：15.模型的持續(xù)優(yōu)化：使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)人工審查結(jié)果進(jìn)行標(biāo)注。o結(jié)合動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(NAS)技術(shù)，讓模型能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特性自動(dòng)o采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成更多的訓(xùn)練樣本。通解釋：在此，我們通過(guò)ver()函數(shù)檢查所需的工具箱是否已安裝。如果未安裝，%導(dǎo)入數(shù)據(jù)集disp('數(shù)據(jù)已加載');解釋：使用readtable()函數(shù)從CSV文件加載數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。%填補(bǔ)缺失值data=fillmissing(data,'previous’);%使用前一個(gè)有效值填補(bǔ)缺失值%異常值檢測(cè)與處理ifdata.Var1(i)>1000%假設(shè)Var1列的異常值大于1000data.Var1(i)=NaN;%將異常值設(shè)為NaN,以便解釋：這段代碼填補(bǔ)了數(shù)據(jù)中的缺失值，并將異常值(如Var1列大于1000的值)標(biāo)記為NaN,后續(xù)可以通過(guò)插值或其他方法處理。6.數(shù)據(jù)分析(平滑、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化)%平滑數(shù)據(jù)data.Var1=smooth(data.Var1,5);%使用滑動(dòng)窗口進(jìn)行平滑，窗口大小為5%數(shù)據(jù)歸一化data.Var1=normalize(data.Var1,'range');%將數(shù)據(jù)歸一化到0-1范圍內(nèi)解釋：使用smooth()函數(shù)平滑數(shù)據(jù)，并使用normalize()函數(shù)將數(shù)據(jù)歸一化，使%創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)fori=sequence_length+1:length(data.Var1)X=[X;data.Var1(i-sequence_length:解釋：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合深度學(xué)習(xí)模型的時(shí)間序列格式，X為輸入序列，Y為對(duì)%劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集，80%作為訓(xùn)練集，20%作為測(cè)試集train_size=floor(0.8*Y_train=Y(1:train_size);解釋：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常使用80%作為訓(xùn)練集，剩下的20%作為測(cè)試集，用于模型評(píng)估。在這一階段，我們將設(shè)計(jì)鯨魚(yú)算法(WOA)來(lái)優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型。復(fù)制代碼%初始化鯨魚(yú)種群population_size=20;%種群大小max_iterations=100;%最大迭代次數(shù)dim=length(X_train(1,:));%每個(gè)鯨魚(yú)的維度，與特征數(shù)量一致whales=rand(population_size,dim);%初始化鯨魚(yú)種群，隨機(jī)生成位置解釋：我們隨機(jī)初始化鯨魚(yú)種群，種群的大小為20,維度等于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征數(shù)量。復(fù)制代碼%定義適應(yīng)度函數(shù)，用來(lái)評(píng)估每個(gè)鯨魚(yú)的優(yōu)劣fitness_function=@(whale)model_evaluation(whale,X_train,Y_train);%適應(yīng)度函數(shù)解釋：適應(yīng)度函數(shù)用于評(píng)估每個(gè)鯨魚(yú)個(gè)體的表現(xiàn)，這里使用model_evaluation()函數(shù)計(jì)算模型的預(yù)測(cè)性能(如MSE)。復(fù)制代碼%更新鯨魚(yú)的位置(使用鯨魚(yú)算法的核心機(jī)制)%計(jì)算適應(yīng)度并更新位置title('ResidualsPlot'[Xroc,Yroc,T,AUC]=perfcurve(Y_test,YPred,1);%ylabel('TruePositiveRate’);title(['ROCCurve,AUC:’,num2str(AUC)]);5.繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖%繪制柱狀圖set(gca,’XTickLabel',{'M第五階段：精美GUI界面1.數(shù)據(jù)文件選擇和加載%創(chuàng)建一個(gè)圖形界面窗口%顯示選中的文件路徑filePathText=uicontrol('Style','text','Positiiffilename~=0fullFilePath=fullfile(pathname,filename);徑2.模型參數(shù)設(shè)置learningRateInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,300,batchSizeInput=uicontrol('Style','edit','Position',[160,260,100,epochsInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,220,100,30],3.模型訓(xùn)練和評(píng)估按鈕%訓(xùn)練按鈕%回調(diào)函數(shù)：開(kāi)始訓(xùn)練模型%獲取用戶輸入的超參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateInput,'String’));batchSize=str2double(get(batchSizeInput,epochs=str2double(get(epochifisnan(learningRate)||isnan(batchSize)||isnan(epochs)%調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)%假設(shè)我們已經(jīng)有X_train和Y_train作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)options=trainingOptions('adam','MaxEpoc'MiniBatchSize',batchSize,'InitialLearnRmodel=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);%模型評(píng)估MSE=mean((YPred-Y_test).^2);%均方誤差%更新結(jié)果顯示解釋：訓(xùn)練按鈕的回調(diào)函數(shù)獲取用戶輸入的超參數(shù)，進(jìn)行模型訓(xùn)練，并顯示訓(xùn)練結(jié)果(如MSE)。如果輸入無(wú)效，彈出錯(cuò)誤提示框。4.結(jié)果顯示模塊復(fù)制代碼%結(jié)果顯示模塊：顯示訓(xùn)練結(jié)果resultText=uicontrol('Style’,'text','Position',[50,120,500,30],'String',’訓(xùn)練結(jié)果：');%實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練過(guò)程中的準(zhǔn)確率和損失functionupdateResults(accuracy,loss)set(resultText,'String',[’準(zhǔn)確率：’,num2str(accuracy),’,損失：解釋：通過(guò)文本控件resultText實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練過(guò)程中的準(zhǔn)確率和損失，使得用戶可以隨時(shí)看到模型的訓(xùn)練進(jìn)展。5.動(dòng)態(tài)調(diào)整布局復(fù)制代碼%動(dòng)態(tài)調(diào)整布局f.Resize='on';%允許調(diào)整窗口大小聽(tīng)窗口大小變化%調(diào)整界面元素的位置，以適應(yīng)窗口大小fHeight=f.Positioset(filePathText,'Position',[160,fHeigh%其他控件位置調(diào)整解釋：此部分確保界面元素在用戶調(diào)整窗口大小時(shí)能夠自動(dòng)適應(yīng)，并保持美%檢測(cè)參數(shù)是否有效，并彈出錯(cuò)誤提示框iflearningRate<=0||batchSize<=0msgbox('請(qǐng)輸入有效的參數(shù)值!',’錯(cuò)誤’,'error');lstmLayer(50,'OutputMode','sequence','L2Regularization',0.01);L2正則化，權(quán)重衰減解釋：通過(guò)在LSTM層中添加L2正則化，限制模型的復(fù)雜度，防止過(guò)擬合。%設(shè)置早停機(jī)制options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'MiniBatchSize',32,'ValidationData',{X_val,Y_val},'ValidatiaugmentedData=augmentedImageDatastore(size(X_train),X_train);4.超參數(shù)調(diào)整(通過(guò)交叉驗(yàn)證)%交叉驗(yàn)證超參數(shù)cv=cvpartition(size(X_train,1),'KFold',5);%5折交叉驗(yàn)證trainData=X_train(cv.training(k),:);%訓(xùn)練和評(píng)估模型model=trainNetwork(trainData,Y_train,layers,options);%評(píng)估模型5.增加數(shù)據(jù)集additionalData=readtable('additional_data.cX_additional=preprocessData(addX_train=[X_train;X_%調(diào)整隱藏層大小lstmLayer(100,'OutputMode’,%使用Transformer的更多高級(jí)功能，如多頭自注意力機(jī)制multiHeadAttentionLay解釋：通過(guò)使用更多先進(jìn)的技術(shù)(如多頭自注意力機(jī)制)進(jìn)一步提升Tr完整代碼整合封裝clc;%清空命令行窗口，避免顯示之前的輸出。closeall;%關(guān)閉所有打開(kāi)的圖形窗口，確保沒(méi)有殘留圖形。%檢查并安裝DeepLearningToolbox,必須安裝這個(gè)工具箱才能進(jìn)行深度學(xué)習(xí)if~isempty(ver('DeepLearningToolbox'))disp('DeepLearningToolbox未安裝，正在安裝...');matlab.addons.install('DeepLearningTo%檢查并安裝ParallelComputingToolbox,用于支持GPU加速。if~isempty(ver('ParallelComputingToolbox'))disp('ParallelComputingToolbox未安裝，正在安裝...');matlab.addons.install('ParallelComputingTool%導(dǎo)入數(shù)據(jù)集data=readtable('data.csv');%從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)%填補(bǔ)缺失值data=fillmissing(data,'previous');%使用前一個(gè)有效值填補(bǔ)缺失值%異常值檢測(cè)與處理ifdata.Var1(i)>1000%假設(shè)Var1列的異常值大于1000data.Var1(i)=NaN;%將異常值設(shè)為NaN,以便后續(xù)處理%平滑數(shù)據(jù)data.Var1=smooth(data.Var1,5);%使用滑動(dòng)窗口進(jìn)行平滑，窗口大小為5%數(shù)據(jù)歸一化data.Var1=normalize(data.Var1,'range’);%將數(shù)據(jù)歸一化到0-1范圍內(nèi)disp('數(shù)據(jù)平滑與歸一化完成');%創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)X=[X;data.Var1(i-sequence_length:%劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集，80%作為訓(xùn)練集，20%作為測(cè)試集train_size=floor(0.8*%初始化鯨魚(yú)種群population_size=20;%種群大小max_iterations=100;%最大迭代次數(shù)dim=length(X_train(1,:));%每個(gè)鯨魚(yú)的維度，與特征數(shù)量一致whales=rand(population_size,dim);%初始化鯨魚(yú)種群，隨機(jī)生成位置%定義適應(yīng)度函數(shù)，用來(lái)評(píng)估每個(gè)鯨魚(yú)的優(yōu)劣fitness_function=@(whale)model_evaluation(whale,X_train,Y_train);%適應(yīng)度函數(shù)%更新鯨魚(yú)的位置(使用鯨魚(yú)算法的核心機(jī)制)%計(jì)算適應(yīng)度并更新位置fitness=fitness_function(whales(i,:));%評(píng)估當(dāng)前鯨魚(yú)的適應(yīng)度%根據(jù)鯨魚(yú)算法公式更新位置%......%創(chuàng)建Transformer-LSTM組合模型sequenceInputLayer(1)%輸入層attentionLayer%Transformer的自注意力層fullyConnectedLayer(1)%輸出層regressionLayer%回歸任務(wù)的損失層options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'Minmodel=trainNetwork(X_train,Y_train,laydisp('模型訓(xùn)練完成’);%使用測(cè)試集評(píng)估模型YPred=predict(model,X_test);%預(yù)測(cè)MSE=mean((YPred-Y_test).^2);%均方誤差MAE=mean(abs(YPred-Y_test));%平均絕對(duì)誤差R2=1-sum((YPred-%計(jì)算預(yù)測(cè)誤差heatmap(errors);%繪制誤差熱圖%繪制殘差圖residuals=Y_test-YPred;title('ResidualsPlot');[Xroc,Yroc,T,AUC]=perfcurve(Y_test,YPred,1);%計(jì)算ROC曲線xlabel('FalsePositiveRate’);ylabel('TruePositiveRate’);title(['ROCCurve,AUC:',num2str(AUC)]);%繪制柱狀圖set(gca,’XTickLabel',{'M%創(chuàng)建一個(gè)圖形界面窗口f=figure('Position',[100,100,600,400],'Name’,'模型訓(xùn)練與評(píng)估’,%文件選擇模塊：按鈕讓用戶選擇數(shù)據(jù)文件uicontrol('Style’,'pushbutton','String',’選擇數(shù)據(jù)文件’,'Position',%顯示選中的文件路徑filePathText=uicontrol('Style','text','Posit%回調(diào)函數(shù)：選擇文件并加載數(shù)據(jù)[filename,pathname]=uigetfile('*.csv',文件選擇框iffilename~=0fullFilePath=fullfile(pathname,filename);set(filePathText,'String',fullFilePath);%顯示選中的文件路徑data=readtable(fullFilePath);%讀取CSV文件disp('數(shù)據(jù)已加載');msgbox('未選擇文件，請(qǐng)重新選擇!','錯(cuò)誤’,'error');%錯(cuò)誤提示框%參數(shù)設(shè)置模塊：輸入框設(shè)置超參數(shù)learningRateInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,300,batchSizeInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,260,100,uicontrol('Style','text','String','最大迭代次數(shù)：','Position',[50,epochsInput=uicontrol('Style’,'edit','Positi%訓(xùn)練按鈕%回調(diào)函數(shù)：開(kāi)始訓(xùn)練模型%獲取用戶輸入的超參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateInput,'String’));batchSize=str2double(get(batchSizeInput,'String'));epochs=str2double(get(epochifisnan(learningRate)||isnan(batchSize)||isnan(epochs)%調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)%假設(shè)我們已經(jīng)有X_train和Y_train作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)options=trainingOptions('adam