項(xiàng)目模型算法流程圖 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 狀態(tài)與動作空間設(shè)計的平衡 獎勵函數(shù)的合理構(gòu)建 訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性及泛化能力 經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制的管理 深度Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與超參數(shù)調(diào)優(yōu) 訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性保障 硬件資源與計算效率 結(jié)果驗(yàn)證與飛行安全考量 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)計及各模塊功能說明 20項(xiàng)目部署與應(yīng)用 2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 2部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 2 22實(shí)時數(shù)據(jù)流處理 2可視化與用戶界面 22GPU/TPU加速推理 23系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 23自動化CI/CD管道 API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 23安全性與用戶隱私 23數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 24故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 24模型更新與維護(hù) 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 24多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃 24動態(tài)環(huán)境感知與實(shí)時適應(yīng) 24高級動作空間設(shè)計 融合多傳感器信息的狀態(tài)建模 25模型輕量化與邊緣部署 25增強(qiáng)安全性與魯棒性機(jī)制 25多任務(wù)學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用 25智能交互與人機(jī)協(xié)同控制 25長時序規(guī)劃與預(yù)測能力提升 26項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 27第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 27清空環(huán)境變量 27關(guān)閉報警信息 27關(guān)閉開啟的圖窗 27清空變量 清空命令行 27檢查環(huán)境所需的工具箱 27配置GPU加速 28第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 28數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 28 數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測和處理功能) 數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 30特征提取與序列創(chuàng)建 31劃分訓(xùn)練集和測試集 31參數(shù)設(shè)置 32第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 算法設(shè)計和模型構(gòu)建 32優(yōu)化超參數(shù) 3防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 33第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測 35設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 35模型訓(xùn)練 36用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測 37保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間 37第五階段：模型性能評估 39多指標(biāo)評估 39設(shè)計繪制訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試階段的實(shí)際值與預(yù)測值對比圖 設(shè)計繪制誤差熱圖 40設(shè)計繪制殘差分布圖 40設(shè)計繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 第六階段：精美GUI界面 41完整代碼整合封裝 45無人機(jī)三維路徑規(guī)劃的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹無人機(jī)(UAV,UnmannedAerialVehicle)作為現(xiàn)代智能環(huán)境感知、狀態(tài)估計、決策規(guī)劃等多個層面，具有高傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法，如A*、Dijkstra和快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(RRT)等，雖然在靜態(tài)環(huán)境和低維空間中表現(xiàn)良好，但面對動態(tài)復(fù)雜的三維環(huán)境時，常因計算量大、展，尤其是深度Q網(wǎng)絡(luò)(DeepQ-Network,DQN)技術(shù)的突破，智能體能夠通過DQN應(yīng)用于無人機(jī)三維路徑規(guī)劃，不僅可以構(gòu)建虛擬三維環(huán)境，將無人機(jī)的飛行路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)，利用勵函數(shù)構(gòu)造、深度Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計及訓(xùn)練等多個方面。結(jié)合Matlab強(qiáng)大的數(shù)值通過合理設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練參數(shù)，優(yōu)化訓(xùn)練過程，提升算法在實(shí)際飛行中的實(shí)時響應(yīng)能力和穩(wěn)定性。項(xiàng)目關(guān)注模型推理速度和執(zhí)行效率，滿足無人機(jī)對實(shí)時決策的嚴(yán)格要求，增強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用的可行性。本項(xiàng)目成果可推廣至智慧交通、環(huán)境監(jiān)測、應(yīng)急救援、物流配送等多個領(lǐng)域。智能自主路徑規(guī)劃技術(shù)不僅提高任務(wù)執(zhí)行效率，還降低人力干預(yù)成本，推動無人機(jī)產(chǎn)業(yè)智能化升級，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。項(xiàng)目通過Matlab平臺實(shí)現(xiàn)，適合高校教學(xué)與科研。詳細(xì)的模型設(shè)計和代碼實(shí)現(xiàn)為相關(guān)課程提供豐富案例，有助于學(xué)生深入理解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在無人機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用，推動人工智能與機(jī)器人學(xué)科交叉融合發(fā)展。項(xiàng)目整體架構(gòu)和代碼設(shè)計注重模塊化和可擴(kuò)展性，方便集成更多復(fù)雜環(huán)境、多無人機(jī)協(xié)同、動態(tài)障礙避讓等高級功能。為后續(xù)研究提供堅實(shí)基礎(chǔ)，支持無人機(jī)自主飛行技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新和演進(jìn)。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案無人機(jī)路徑規(guī)劃涉及位置、速度、方向等多維信息，狀態(tài)空間維度高且環(huán)境動態(tài)多變，直接影響模型訓(xùn)練難度和性能。為解決此問題，項(xiàng)目采用特征提取與降維方法，結(jié)合環(huán)境柵格化和局部觀察窗口，減少輸入維度，提升訓(xùn)練效率。同時，利用經(jīng)驗(yàn)回放緩解狀態(tài)相關(guān)性，保障模型穩(wěn)定學(xué)習(xí)。三維空間飛行動作豐富，過多動作會導(dǎo)致訓(xùn)練時間過長且收斂困難。項(xiàng)目對動作空間進(jìn)行合理離散化，定義有限且代表性的飛行動作組合，如前進(jìn)、轉(zhuǎn)向、上下移動等，保證動作覆蓋關(guān)鍵操作同時降低策略復(fù)雜度。此設(shè)計平衡了動作靈活性與訓(xùn)練復(fù)雜度，有效加速策略學(xué)習(xí)。無人機(jī)路徑規(guī)劃需同時實(shí)現(xiàn)安全避障和路徑最優(yōu)，二者目標(biāo)有時沖突。項(xiàng)目設(shè)計多目標(biāo)獎勵函數(shù)，綜合考慮避障罰分和路徑長度獎勵，通過權(quán)重調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)平衡。采用動態(tài)調(diào)整策略，使智能體在訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化避障行為和路徑效率，達(dá)到任務(wù)綜合最優(yōu)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練對樣本依賴大，且深度Q網(wǎng)絡(luò)易出現(xiàn)過估計偏差和訓(xùn)練不穩(wěn)定。項(xiàng)目引入經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)，打破數(shù)據(jù)相關(guān)性，提升樣本利用率。采用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制降低訓(xùn)練震蕩，結(jié)合ε-貪婪策略平衡探索與利用，整體提升訓(xùn)練穩(wěn)定性和收斂速度。無人機(jī)執(zhí)行路徑規(guī)劃需實(shí)時響應(yīng)，復(fù)雜模型訓(xùn)練和推理可能導(dǎo)致延遲。項(xiàng)目通過簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化代碼實(shí)現(xiàn)，提高計算效率。利用Matlab并行計算工具箱和GPU加速，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練和推理性能提升，確保規(guī)劃結(jié)果滿足無人機(jī)飛行控制時序要求。真實(shí)飛行環(huán)境復(fù)雜多變，靜態(tài)訓(xùn)練模型難以應(yīng)對多樣場景。項(xiàng)目通過構(gòu)建多樣化訓(xùn)練環(huán)境，包含不同障礙布局和動態(tài)變化，增強(qiáng)模型泛化能力。采用隨機(jī)種子和環(huán)境參數(shù)擾動技術(shù)，提升智能體適應(yīng)新環(huán)境的能力，保障模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)穩(wěn)定。路徑規(guī)劃需考慮無人機(jī)的動力學(xué)特性，如最大速度、加速度限制和飛行姿態(tài)穩(wěn)定。項(xiàng)目在狀態(tài)空間和動作設(shè)計中引入動力學(xué)約束，結(jié)合獎勵函數(shù)處罰超限動作。此舉保障規(guī)劃路徑可執(zhí)行性，提高規(guī)劃方案的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價值。%定義環(huán)境參數(shù)obstacleMap=zeros(envSize);%初始化障礙物地圖，0表示空閑，1表示障礙%構(gòu)建三維障礙地圖以表示環(huán)境障礙物分布o(jì)bstacleMap(5:7,8:12,3:5)=1;%設(shè)置一塊障礙物區(qū)域?yàn)?,表示不可通行%明確障礙物位置，模擬復(fù)雜環(huán)境%狀態(tài)空間定義函數(shù)functionstate=getState(pos,obstacleMap)%輸入無人機(jī)當(dāng)前位置pos和障礙物地圖，輸出狀態(tài)向量%狀態(tài)包含當(dāng)前位置和周圍環(huán)境信息%獲取當(dāng)前位置坐標(biāo)Z=pos(3);%無人機(jī)當(dāng)前位置z坐標(biāo)%提取鄰域障礙物信息(3x3x3窗口)xRange=max(x-1,1):min(x+1,size(obstacleMap,1));yRange=max(y-1,1):min(y+1,size(obstacleMap,2));zRange=max(z-1,1):min(z+1,size(obstacleMap,3));local0bs=obstacleMap(xRange,yR陣local0bsVec=local0bs(:)’;%將鄰域障礙物矩陣展開%構(gòu)建狀態(tài)向量(位置+鄰域障礙物向量)state=[x,y,z,local0bsVec];%組%動作空間定義(12個離散動作)actions=[...1,0,0;%向x正方向移動1步-1,0,0;%向x負(fù)方向移動1步0,1,0;%向y正方向移動1步0,0,1;%向z正方向移動1步(上升)0,0,-1;%向z負(fù)方向移動1步(下降)為學(xué)生提供直觀學(xué)習(xí)材料，推動學(xué)科融合和人才培養(yǎng)，促進(jìn)智能無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展與普及。項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制項(xiàng)目模型算法流程圖：環(huán)境初始化環(huán)境初始化一定義三維網(wǎng)格空間-設(shè)定障礙物位置-設(shè)置起點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)狀態(tài)獲取-采集無人機(jī)當(dāng)前位置-獲取局部障礙物信息一構(gòu)建狀態(tài)向量動作選擇-使用ε一貪婪策略-輸入狀態(tài)，預(yù)測Q值一選擇最大Q值動作或隨機(jī)動作環(huán)境交互-執(zhí)行動作，更新位置-計算獎勵-判斷是否到達(dá)終點(diǎn)或撞擊障礙經(jīng)驗(yàn)存儲與采樣nextnext_state,done)存入回放緩沖|-隨機(jī)采樣小批量經(jīng)驗(yàn)-計算目標(biāo)Q值|-計算損失函數(shù)-更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)一定期更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)-達(dá)到最大訓(xùn)練步數(shù)或收斂-否則返回狀態(tài)獲取步驟項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)GPU/TPU加速推理結(jié)合MatlabGPU計算能力，實(shí)現(xiàn)深度網(wǎng)絡(luò)的并行推理，加速動作選擇過程。對于未來集成TPU等專用硬件，預(yù)留接口支持模型導(dǎo)出并兼容TensorFlow或ONNX格式，便于跨平臺推理加速，滿足大規(guī)模無人機(jī)編隊實(shí)時路徑規(guī)劃需求。系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理部署自動化監(jiān)控模塊，實(shí)時采集系統(tǒng)資源利用率、模型推理延時及無人機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)異常自動報警和日志記錄，支持遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理。結(jié)合Matlab腳本自動化運(yùn)行，保障訓(xùn)練和推理過程的連續(xù)性與穩(wěn)定性。自動化CI/CD管道構(gòu)建持續(xù)集成/持續(xù)部署管道，自動完成代碼測試、模型訓(xùn)練、性能評估及版本發(fā)布。采用Git管理代碼版本，結(jié)合Matlab的自動測試框架，確保每次更新后系統(tǒng)功能穩(wěn)定，縮短開發(fā)周期，加速項(xiàng)目迭代。API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成設(shè)計RESTfulAPI接口，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃模型與無人機(jī)飛控系統(tǒng)、任務(wù)管理平臺等外部系統(tǒng)的無縫對接。API支持路徑請求、狀態(tài)查詢、模型更新等功能，滿足多樣化業(yè)務(wù)需求，促進(jìn)項(xiàng)目技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用場景的深度融合。前端展示與結(jié)果導(dǎo)出通過數(shù)據(jù)接口，將路徑規(guī)劃結(jié)果導(dǎo)出為標(biāo)準(zhǔn)格式(如JSON、CSV),便于與GIS系統(tǒng)或無人機(jī)控制平臺集成。為項(xiàng)目管理者和技術(shù)人員提供命令行工具支持路徑結(jié)果導(dǎo)出，便于數(shù)據(jù)分析和飛行路徑復(fù)現(xiàn)。安全性與用戶隱私部署多層安全防護(hù)機(jī)制，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)和模型文件安全。采用身份認(rèn)證和訪問控制策略，限制非授權(quán)訪問。結(jié)合數(shù)據(jù)加密技術(shù)保護(hù)用戶隱私，防止敏感環(huán)境數(shù)據(jù)泄露，保障系統(tǒng)在多用戶和多任務(wù)環(huán)境中的安全可靠。clearvars;%清除工作區(qū)中的所有變量，避免之前變量影響當(dāng)前程序運(yùn)行warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息，防止干擾closeall;%關(guān)閉所有打開的圖形窗口，釋放系統(tǒng)資源clear;%清空工作區(qū)變量，確保無殘留數(shù)據(jù)影響當(dāng)前腳本clc;%清空命令行窗口，保持輸出界面整潔，方便觀察程序運(yùn)行信息dataFile=ifisfile(dataFile)error('訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件不存在，請確認(rèn)路徑正確?！?;%文件不存在時報錯終止程序%導(dǎo)出數(shù)據(jù)示例(用于保存處理結(jié)果)processedDataFile='processed_training_data.csv';%處理后數(shù)據(jù)保存路徑writematrix(rawData,processedDataFile);%fprintf('數(shù)據(jù)已導(dǎo)出至%s。\n',processedDataFile);%輸出保存提示%對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動窗口處理，生成狀態(tài)序列輸入windowSize=10;%設(shè)定時間窗口大小為10幀numSamples=size(rawDwindowedData=zeros(numSamples,windowSize,size(rawData,2));%初始windowedData(i,:,:)=rawData(i:i+windowSize-1,:);%將連續(xù)windowSize條數(shù)據(jù)存入窗口，構(gòu)成時序樣本fprintf('完成數(shù)據(jù)窗口化，生成%d個樣本序列。\n',numSamples);%輸出數(shù)據(jù)處理功能(填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測和處理功能)%檢測缺失值并填充maxVals=max(smoothedData);%每列最大值normalizedData=(smoothedData-minVals)./(max性歸一化處理fprintf('數(shù)據(jù)已歸一化至[0,1]區(qū)間。\n’);%標(biāo)準(zhǔn)化處理(均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1)meanVals=mean(normalizedData);%計算均值stdVals=std(normalizedData);%計算標(biāo)準(zhǔn)差standardizedData=(normalizedData-meanVals)./stdVals;%標(biāo)準(zhǔn)化fprintf('數(shù)據(jù)已標(biāo)準(zhǔn)化處理。\n');特征提取與序列創(chuàng)建復(fù)制%根據(jù)需求提取部分特征，假設(shè)前三列為位置相關(guān)特征positionFeatures=standardizedData(:,1:3);%提取前三列特征%創(chuàng)建用于訓(xùn)練的狀態(tài)-動作序列數(shù)據(jù)sequenceLength=5;%設(shè)定序列長度為5步numSeqSamples=size(positionFeatures,1)-sequenceLength+1;stateSequences=zeros(numSeqSamples,sequensize(positionFeatures,2));%初始化三維數(shù)組stateSequences(i,:,:)=positionFeatures(i:i+se構(gòu)建時間序列狀態(tài)輸入fprintf('特征序列已成功創(chuàng)建，序列樣本數(shù)：%d。\n',numSeqSamples);劃分訓(xùn)練集和測試集復(fù)制trainRatio=0.8;%訓(xùn)練集占比80%numTrain=floor(trainRatio*numSeqSamples);%計算訓(xùn)練樣本數(shù)量edtFilePath=uieditfield(fig,'text','Position',Editable’,'off');%顯示選擇文件路徑，不可編輯btnBrowse=uibutton(fig,'push','Position',[5605508022],’Text',browseFileCallback(edtFileP%模型參數(shù)輸入框’學(xué)習(xí)率：');%學(xué)習(xí)率標(biāo)簽瀏覽按鈕，觸發(fā)文件選擇回調(diào)=uilabel(fig,'Position',[3050012022]=uieditfield(fig,'numeric','Position10022],'Value',0.001);%學(xué)習(xí)率輸入框，默認(rèn)0.001lb1BatchSize=uilabel(fig,'Position',[27050012022],’Text','批次大小：');%批次大小標(biāo)簽edtBatchSize=uieditfield(fig,'numeric','Position',[38050010022],'Value',64);%批次大小輸入框，默認(rèn)64lblEpochs=uilabel(fig,'Position',[50050012022],’Text',’迭代次數(shù)：');%迭代次數(shù)標(biāo)簽edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Position',[61050010022],'Value',1000);%迭代次數(shù)輸入框，默認(rèn)1000%模型訓(xùn)練按鈕btnTrain=uibutton(fig,'push','Position',[3045012030],'T'開始訓(xùn)練’,...trainModelCallback(edtFilePath.Value,edtLearningedtBatchSize.Value,edtEpochs.Value));%訓(xùn)練按鈕，傳遞參數(shù)%評估按鈕btnEvaluate=uibutton(fig,'push','Position',,'Text',’模型評估’,...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)evaluateModelCallback());%型評估按鈕，觸發(fā)評估回調(diào)%導(dǎo)出結(jié)果按鈕btnExport=uibutton(fig,'push','Position',[31045015030],'Text','導(dǎo)出預(yù)測結(jié)果和置信區(qū)間’,...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResultsCallback());%出按鈕，保存數(shù)據(jù)%繪圖按鈕btnPlot=uibutton(fig,'push','Position',[48045015030],'Te’繪制誤差與性能圖’,...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotFiguresCallback());%%錯誤提示框(隱藏初始)lblError=uilabel(fig,'Position',[3040060022],’Text',’',%文件路徑回顯框lblFilePathEcho=uilabel(fig,'Position',,’Text’,%訓(xùn)練結(jié)果實(shí)時顯示區(qū)txtResults=uitextarea(fig,'Position',[3050840330],%文件瀏覽回調(diào)函數(shù)functionbrowseFileCall[file,path]=uigetfile({’*.csv;*.mat',’數(shù)據(jù)文件(*.csv,*.mat)’},'選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇框ifisequal(file,0)%模型訓(xùn)練回調(diào)函數(shù)functiontrainModelCallback(filePath,lr,batchSize,epochs)ifisempty(filePath)||~isfile(filePath)iflr<=0||batchSize<=0||epochs<=0lblError.Text=’參數(shù)設(shè)置需為正數(shù)，請檢查輸入!’;%參數(shù)校驗(yàn)txtResults.Value='開始訓(xùn)練，請稍候...';%更%加載數(shù)據(jù)ifendsWith(filePath,'.mat')中%訓(xùn)練邏輯調(diào)用(此處示例，調(diào)用用戶已有訓(xùn)練函數(shù))trainedNet=trainDQNModel(trainingData,lr,batchSize,epochs,functionupdateTrainingStatus(info)%模型評估回調(diào)函數(shù)functionevaluateModelCallbacktxtResults.Value=[txtR%調(diào)用評估函數(shù)示例evalMetrics=evalsprintf('MSE:%.4f\nMAE:%.4f\nRMSE:%.4f\nR^2:%evalMetrics.mse,evalMetrics.mae,txtResults.Value=[txtResults.Value;{metricsText}];%導(dǎo)出結(jié)果回調(diào)函數(shù)functionexportexportPredictionResults();%調(diào)用導(dǎo)出函數(shù)uialert(fig,’預(yù)測結(jié)果及置信區(qū)間導(dǎo)出成功!','導(dǎo)出完成');%彈窗提示成功uialert(fig,['導(dǎo)出失?。?ME.message],’錯誤’,'Icon','error');%彈窗提示錯誤%繪圖回調(diào)函數(shù)plotErrorHeatmap();%繪制誤差熱圖plotResidualDistribution();%繪制殘差分布圖plotPerformanceBar();%繪制性能指標(biāo)柱狀圖'Icon','error');%提示繪圖錯誤以上GUI代碼實(shí)現(xiàn)了文件選擇回顯、參數(shù)輸入、模型訓(xùn)練和評估操作，支持錯誤檢測并彈窗提示，實(shí)時輸出訓(xùn)練過程，提供預(yù)測結(jié)果導(dǎo)出和圖表繪制按鈕，用戶界面布局合理且可動態(tài)調(diào)整，滿足無人機(jī)三維路徑規(guī)劃DQN系統(tǒng)的交互需求。完整代碼整合封裝%創(chuàng)建主界面窗口fig=uifigure('Name','無人機(jī)三維路徑規(guī)劃DQN系統(tǒng)','Position',[100100900650]);%主界面窗口及大小%文件選擇框標(biāo)簽和路徑顯示框戶選擇文件edtFilePath=uieditfield(fig,'text','Position',[顯示文件路徑框，不可編輯btnBrowse=uibutton(fig,'push','Position',[5606008022],'覽按鈕打開文件選擇窗口%模型參數(shù)輸入?yún)^(qū)域edtLearningRate=uieditfield(fig,'numeric','Position',[150560100.0005);%學(xué)習(xí)率輸入框，默認(rèn)0.0005edtBatchSize=uieditfield(fig,'numeric','Position',[38056010022],'Value',64);%批次大小輸入框，默認(rèn)64期標(biāo)簽edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Position',[61056010022],'Value',1000);%最大訓(xùn)練周期輸入框，默認(rèn)1000%模型評估按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)evaluateMo%結(jié)果導(dǎo)出按鈕btnExport=uibutton(fig,'push','Position',[31051018030],'Te'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResul評估按鈕'導(dǎo)出預(yù)測結(jié)導(dǎo)出按鈕%繪制圖表按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotFiguresCallback());%繪圖按鈕%錯誤信息顯示標(biāo)簽，初始為空白，字體紅色I(xiàn)blError=uilabel(fig,'Position',[3047065022%訓(xùn)練結(jié)果動態(tài)顯示區(qū)txtResults=uitextarea(fig,'Position',[3030840430],'Editable','off',%初始化全局變量存儲模型和數(shù)據(jù)%%---文件瀏覽回調(diào)---IblError.Text='未選擇任何文件，請重新選擇。;%%---模型訓(xùn)練回調(diào)---functiontrainModelCallback(filePath,learnRate,batchSize,maxEpochs)IbIError.Text='數(shù)據(jù)文件路徑無效，請選擇正確文件!';iflearnRate<=0||batchSize<=0||maxEpochs<=0IbIError.Text='學(xué)習(xí)率、批次大小和迭代次數(shù)必須為正數(shù)!';error('MAT文件中未找到變量名為data的數(shù)據(jù)。');data=preprocessData(data);%調(diào)用數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù)%劃分訓(xùn)練和測試集[trainData,testData]=%狀態(tài)-動作空間參數(shù)定義inputSize=size(trainData,3)*size(trainData,2);%例如序列長度*特征數(shù)扁平化numActions=12;%設(shè)定動作數(shù)量featurelnputLayer(inputSize,'Normalization','none','Name'fullyConnectedLayer(128,'Name',dropoutLayer(0.3,'Name',fullyConnectedLayer(128,'Name',dropoutLayer(0.3,'Name',fullyConnectedLayer(numActions,'Name','out%經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)初始化epsilon=params.epsilforepisode=1:params.maxE%初始化環(huán)境狀態(tài)%ε-貪婪策略選動作qValues=predict(dlnet,dIState%環(huán)境執(zhí)行動作，獲得下一狀態(tài)和獎勵[nextState,reward,done]=stepEnvimemory.add({state,action,rewa%當(dāng)經(jīng)驗(yàn)池足夠后進(jìn)行采樣訓(xùn)練batch=memory.sample([dlnet,avgGrad,avgSqGrad]=trainSteepsilon=max(params.epsilon-params.epsilonEnd)/params.epsilonD%訓(xùn)練完成，存儲模型和測試數(shù)據(jù)到handlestxtResults.Value=[txtResults.Value;{'訓(xùn)練結(jié)束，模型已保存于內(nèi)存。'}];%%---評估模型回調(diào)---IblError.Text='請先完成模型訓(xùn)練再進(jìn)行評估!;txtResults.Value=[txtResults.Value;{'開始模型評估….}];%準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)testData=handles.testestFeatures=reshape(testData,size(testData,1),[]);testLabels=getLabels(testData);%自定義標(biāo)簽獲取函數(shù)dITestFeatures=dlarray(testFeatures','CB');yPred=predict(handles.dlnet,dlTestFeyPred=gather(extractdata(yPssRes=sum((yTrue-yPredssTot=sum((yTrue-mean(yTrumapeVal=mean(abs((yTrue-yPrsprintf('平均絕對百分比誤差(MAPE):%.2f%%',mapeValtxtResults.Value=[txtResu%%---導(dǎo)出結(jié)果回調(diào)---functionexportResultsCallbifisempty(handles.dlnet)||isempty(handles.testData)uialert(fig,'無可導(dǎo)出模型或數(shù)據(jù)，請先訓(xùn)練模型!','導(dǎo)出失敗',testFeatures=reshape(testData,size(testData,1),[]);dITestFeatures=dlarray(testFeayPred=predict(handles.dlnet,dlTestFeyPred=gather(extractdata(y%保存路徑軌跡和置信區(qū)間save('predicted_trajectory.matwritematrix(yPred,'predicted_trajectory.cuialert(fig,'預(yù)測結(jié)果及置信區(qū)間導(dǎo)出成功!','導(dǎo)出成功');%%---繪圖回調(diào)---functionplotFiguresCallbifisempty(handles.dlnet)||isempty(handles.testData)uialert(fig,'請先訓(xùn)練并評估模型后繪制圖表!','繪圖失敗',%準(zhǔn)備數(shù)據(jù)testFeatures=reshape(testData,size(testData,1),[]);dITestFeatures=dlaryPred=predict(handles.dlnet,dlTestFeyPred=gather(extractdata(yP%真實(shí)值與預(yù)測值對比圖figure('Name','真實(shí)值與預(yù)測值對比圖');plot(testLabels,'b-'ylabel('路徑規(guī)劃值');figure('Name','誤差熱圖errorMatrix=reshape(errors,floor(sqrt(length(errors)),[]);%誤差二維化title('誤差熱圖');%殘差分布圖figure('Name','殘差分布圖');histogram(errors,30,'Normx_vals=linspace(min(errors),y_vals=pdf(pd,x_vals);plot(x_vals,y_vals,'rlegend('誤差分布','正態(tài)擬合');%預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖mapeVal=mean(abs((testLabels-yPred).figure('Name','性能指標(biāo)柱狀圖');metrics=[mseVal,maeVal,rmseVal,r2Val,metricNames={'MSE','MAE','RMset(gca,'XTickLabel',mettitle(預(yù)測性能指標(biāo)');functiondataOut=preprocessData(%填補(bǔ)缺失值(均值填充)