數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)處理的重要性 時(shí)間窗大小選擇與調(diào)優(yōu) Transformer超參數(shù)配置的合理性 訓(xùn)練策略與正則化設(shè)置 硬件資源與計(jì)算效率優(yōu)化 模型評(píng)估指標(biāo)與驗(yàn)證方法 模型可解釋性與結(jié)果分析 代碼規(guī)范與文檔編寫 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 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 系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理 自動(dòng)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 安全性與用戶隱私 數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 2模型的持續(xù)優(yōu)化 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 2動(dòng)態(tài)自適應(yīng)多時(shí)間窗設(shè)計(jì) 22融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲空間依賴 2引入多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力 23提升模型可解釋性與透明度 23優(yōu)化模型訓(xùn)練效率與輕量化部署 23自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化與元學(xué)習(xí) 23強(qiáng)化異常檢測(cè)與魯棒性提升 23構(gòu)建開放平臺(tái)促進(jìn)模型共享與協(xié)同 23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)閉開啟的圖窗 25清空變量 清空命令行 25檢查環(huán)境所需的工具箱 25配置GPU加速 26第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 26數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 26文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 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) 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防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 34第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè) 35設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 模型訓(xùn)練 用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 36保存預(yù)測(cè)結(jié)果與置信區(qū)間 37第五階段：模型性能評(píng)估 37 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 設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 39設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 39設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖 40第六階段：精美GUI界面 40完整代碼整合封裝 器進(jìn)行多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如自回歸移動(dòng)平均模型(A的梯度消失問題，同時(shí)支持并行計(jì)算，大幅提升模型多時(shí)間窗網(wǎng)絡(luò)(MTW-Transforme小時(shí)、天、周)并行處理，實(shí)現(xiàn)多時(shí)間尺度信息并行融合，避免單一尺度遺漏關(guān)鍵信息。Transformer編碼器模塊基于自注意力機(jī)制，通過計(jì)算序列中各時(shí)間點(diǎn)間的相關(guān)性權(quán)重，實(shí)現(xiàn)全局信息交互和長(zhǎng)距離依賴建模。該模塊包含多層自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，結(jié)合殘差連接與層歸一化技術(shù)，提升信息流動(dòng)效率和梯度穩(wěn)定性。通過多頭注意力機(jī)制，模型能夠在多個(gè)子空間并行關(guān)注不同時(shí)序特征，增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜時(shí)序結(jié)構(gòu)的表達(dá)能力。預(yù)測(cè)輸出模塊將Transformer編碼器產(chǎn)生的高維時(shí)序特征映射至目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值，通常采用全連接層或回歸層實(shí)現(xiàn)。該模塊通過損失函數(shù)如均方誤差(MSE)進(jìn)行優(yōu)化，確保預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)序列的差異最小化，支持多步預(yù)測(cè)及多變量聯(lián)合整個(gè)模型架構(gòu)采用端到端訓(xùn)練方式，輸入多變量時(shí)間序列經(jīng)過多時(shí)間窗模塊增強(qiáng)特征表達(dá)，再由Transformer編碼器捕獲全局依賴，最終輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。該設(shè)計(jì)充分融合多尺度信息和強(qiáng)大序列建模能力，提升多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度與魯棒性。項(xiàng)目模型描述及代碼示例%定義多時(shí)間窗特征提取函數(shù)functionmultiWindowFeatures=extractMultiWin%data:輸入多變量時(shí)間序列矩陣，行表示時(shí)間步，列表示變量%windowSizes:包含不同時(shí)間窗大小的數(shù)組numWindows=length(windowSizes);%獲取時(shí)間窗數(shù)量[T,numVars]=size(data);%時(shí)間步數(shù)和變量數(shù)multiWindowFeatures=cell(numWindows,1);%初始化特征存儲(chǔ)單元fori=1:numWiw=windowSizes(i);%當(dāng)前時(shí)間窗大小features=zeros(T-w+1,numVars);%初始化當(dāng)前窗口特征矩陣windowData=data(t:t+w-1,:);%取當(dāng)前窗口時(shí)間段數(shù)據(jù)features(t,:)=mean(windowData,1);%計(jì)算窗口內(nèi)各變量均值作為特征multiWindowFeatures{i}=features;%保存當(dāng)前窗口特征multiWindowFeatures=cat(2,multiWindowFeatures{:});%拼接所有時(shí)間窗特征，形成增強(qiáng)特征矩陣%上述函數(shù)對(duì)每個(gè)時(shí)間窗執(zhí)行滑動(dòng)均值操作，提取多時(shí)間尺度的統(tǒng)計(jì)特征，增強(qiáng)輸入信息豐富度%定義Transformer編碼器中的自注意力層function[output,attentionWeights]=selfAttention(query,key,value)scores=(query*key')/sqrt(d_k);%計(jì)算縮放點(diǎn)積注意力得分矩陣attentionWeights=softmax(scores,output=attentionWeights*value;%權(quán)重加權(quán)求和得到注意力輸出%自注意力層實(shí)現(xiàn)序列中各時(shí)間步特征的加權(quán)組合，捕獲長(zhǎng)距離依賴關(guān)系%Transformer編碼器單層實(shí)現(xiàn)functionencodedFeatures=transformerEncoderLayer(inputFeatu%輸入線性變換Q=inputFeatures*W_q;%查詢矩陣，線性映射輸入特征K=inputFeatures*W_k;%V=inputFeatures*W_v;%[attnOutput,~]=self%添加殘差連接和層歸一化resl=inputFeatures+attnOutput;%第一殘差連接，緩解梯度消失norm1=layerNormalization(res1);%層歸一化，提升訓(xùn)練穩(wěn)定性%前饋全連接層ffOutput=ff2(relu(ff1(n表達(dá)res2=norml+ffOutputencodedFeatures=layerNormalization(res2);%最終層歸一化輸出%Transformer編碼器層實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，包括多頭自注意力、殘差連接和前饋網(wǎng)絡(luò)%簡(jiǎn)單層歸一化實(shí)現(xiàn)sigma=std(x,0,2);%計(jì)算每行標(biāo)準(zhǔn)差out=(x-mu)./(sigma%多頭注意力的簡(jiǎn)化示范functionmultiHead0utput=multiHeadAttention(d_k=d_model/numHeads;%每頭的維度大小headOutputs=zeros(size(inputFeatures,1),d_model);%初始化權(quán)重矩陣，實(shí)際中訓(xùn)練獲得項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新本項(xiàng)目采用多時(shí)間窗網(wǎng)絡(luò)(MTW)模塊，系統(tǒng)性地提取多個(gè)時(shí)間尺度上的時(shí)序特征，涵蓋短期、中期和長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)信息。該設(shè)計(jì)不僅提升了模型對(duì)時(shí)間序列多樣性變化的感知能力，還有效捕捉了不同時(shí)間窗內(nèi)變量的局部與全局交互，顯著增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜時(shí)序結(jié)構(gòu)的表達(dá)。通過多窗口并行處理，信息融合機(jī)制使得多時(shí)間尺度特征相輔相成，保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。項(xiàng)目采用基于自注意力機(jī)制的Transformer編碼器，摒棄傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的順序限制，實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量時(shí)間序列中長(zhǎng)距離依賴關(guān)系的全面建模。多頭注意力機(jī)制并行處理不同子空間信息，促進(jìn)模型從多個(gè)角度捕獲序列間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，有效提升時(shí)序上下文信息的理解和利用，增強(qiáng)模型的泛化能力和預(yù)測(cè)魯棒性。模型架構(gòu)采用明確的模塊劃分，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、多時(shí)間窗特征提取、Transformer編碼器和預(yù)測(cè)層，使得各部分功能獨(dú)立且接口清晰。此結(jié)構(gòu)不僅簡(jiǎn)化開發(fā)和調(diào)試流程，方便參數(shù)調(diào)整和功能擴(kuò)展，還支持后續(xù)引入注意力機(jī)制優(yōu)化、時(shí)間窗動(dòng)態(tài)調(diào)整等創(chuàng)新技術(shù)，保證項(xiàng)目的可維護(hù)性與前瞻性。基于MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，充分利用其矩陣運(yùn)算優(yōu)化和豐富的可視化工具，使模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)流程高效且直觀。MATLAB支持自定義深度學(xué)習(xí)層和函數(shù)，方便實(shí)現(xiàn)Transformer中的復(fù)雜機(jī)制。平臺(tái)集成的調(diào)試環(huán)境和數(shù)據(jù)分析工具為模型性能調(diào)優(yōu)和結(jié)果解釋提供強(qiáng)有力支持，極大提高研發(fā)效率。針對(duì)多變量時(shí)間序列中不同變量間的異質(zhì)性和多時(shí)間尺度特性，項(xiàng)目設(shè)計(jì)了特征標(biāo)準(zhǔn)化、滑動(dòng)窗口切片和動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略，有效緩解了變量量綱差異和噪聲干擾問題。通過自適應(yīng)的時(shí)間窗融合與編碼器輸入調(diào)整，模型具備更強(qiáng)的適應(yīng)能力，確保在多樣化數(shù)據(jù)環(huán)境下仍能保持高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)具有高度復(fù)雜的多變量和多時(shí)間尺度特征，項(xiàng)目模型能夠捕獲股票價(jià)格、成交量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等變量的長(zhǎng)期趨勢(shì)與短期波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)。通過聯(lián)合分析多變量影響因素，輔助投資決策和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高資產(chǎn)配置效率，降低金融風(fēng)險(xiǎn)。交通流量數(shù)據(jù)受時(shí)間和空間雙重影響，呈現(xiàn)多尺度動(dòng)態(tài)變化。項(xiàng)目的多時(shí)間窗特征提取能夠準(zhǔn)確捕捉不同時(shí)間段的交通模式，結(jié)合Transformer編碼器，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜交通流的短期和中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。該能力為智能交通信號(hào)控制、擁堵預(yù)警和公共交通調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)，促進(jìn)智慧城市建設(shè)。氣象數(shù)據(jù)涵蓋溫度、濕度、風(fēng)速等多個(gè)變量，且變化具有周期性和不確定性。項(xiàng)目模型通過多時(shí)間窗處理實(shí)現(xiàn)多尺度氣象特征提取，提升天氣變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)精度。精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)有助于災(zāi)害防御、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)和環(huán)境保護(hù)，增強(qiáng)社會(huì)應(yīng)對(duì)極端氣候事件的能力。多變量生理信號(hào)如心率、血壓和呼吸頻率等構(gòu)成復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。項(xiàng)目模型能細(xì)致捕獲患者狀態(tài)的多時(shí)間尺度變化，輔助早期疾病預(yù)警和健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該技術(shù)在遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能穿戴設(shè)備和健康管理領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用潛力，提升醫(yī)療服務(wù)水平和患者生活質(zhì)量。能源消耗數(shù)據(jù)受季節(jié)、天氣和用戶行為多重影響，呈現(xiàn)復(fù)雜多時(shí)間尺度變化。項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量能源負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，有助于電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化和需求響應(yīng)管理。提升能源利用效率，促進(jìn)可再生能源的集成和智能電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，推動(dòng)綠色能源供應(yīng)鏈中的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)包含銷售量、庫(kù)存水平和物流狀態(tài)。項(xiàng)目的多時(shí)間窗特征提取結(jié)合Transformer編碼器能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)需求變化趨勢(shì)，支持庫(kù)存優(yōu)化V和生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整。有效降低供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)成本，提升響應(yīng)速度和客戶滿意度，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。項(xiàng)目模型算法流程圖diff復(fù)制輸入多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)V數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化V多時(shí)間窗特征提取模塊(MTW)一使用多種時(shí)間窗滑動(dòng)窗口提取不同尺度特征-計(jì)算窗口內(nèi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(均值、方差等)V多時(shí)間窗特征拼接與融合VTransformer編碼器模塊-多頭自注意力機(jī)制-殘差連接與層歸一化一前饋全連接網(wǎng)絡(luò)V預(yù)測(cè)輸出層-全連接層映射到目標(biāo)變量預(yù)測(cè)計(jì)算損失函數(shù)(如計(jì)算損失函數(shù)(如MSE)V反向傳播與參數(shù)更新V預(yù)測(cè)結(jié)果輸出與評(píng)估項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響模型性能。務(wù)必確保輸入時(shí)間序列數(shù)據(jù)完整、無異常，針對(duì)缺失值進(jìn)行合理插值或剔除。噪聲和異常值的識(shí)別與處理尤為關(guān)鍵，建議采用統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)方法檢測(cè)異常。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化能避免量綱差異對(duì)模型訓(xùn)練的負(fù)面影響，提升收斂速度和預(yù)測(cè)穩(wěn)定性。多時(shí)間窗設(shè)計(jì)需結(jié)合具體任務(wù)和數(shù)據(jù)特征精心選擇，過小時(shí)間窗可能捕捉不到長(zhǎng)期趨勢(shì)，過大則丟失細(xì)節(jié)信息。建議通過交叉驗(yàn)證和性能指標(biāo)評(píng)估動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)間窗參數(shù)，確保多尺度特征覆蓋任務(wù)需求。靈活調(diào)整時(shí)間窗大小是提升模型表現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。Transformer編碼器的層數(shù)、多頭數(shù)量、隱藏層維度等超參數(shù)對(duì)模型表現(xiàn)有顯著影響。過深或過多頭可能導(dǎo)致計(jì)算資源浪費(fèi)和訓(xùn)練不穩(wěn)定，過淺則限制表達(dá)能力。推薦結(jié)合數(shù)據(jù)規(guī)模和硬件條件，采用網(wǎng)格搜索或自動(dòng)調(diào)參工具，逐步優(yōu)化超參數(shù)配置，獲得最佳效果。項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明復(fù)制processed/%存放數(shù)據(jù)文件%原始未處理數(shù)據(jù)%預(yù)處理后的數(shù)據(jù)%生成的模擬數(shù)據(jù)示例文件preprocessing/—normalization.m%主要源代碼文件%數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊%數(shù)據(jù)清洗和異常處理腳本%數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化腳本—feature_extraction/%多時(shí)間窗特征提取模塊—multiWindowExtractor.m%多時(shí)間窗滑動(dòng)窗口特征提取實(shí)現(xiàn)%Transformer編碼器相關(guān)代碼%自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)%多頭注意力模塊%Transformer模型整體結(jié)構(gòu)%訓(xùn)練相關(guān)模塊%模型訓(xùn)練主函數(shù)%損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)%優(yōu)化算法及參數(shù)更新%評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊%預(yù)測(cè)推斷函數(shù)%評(píng)估指標(biāo)計(jì)算%工具函數(shù)和輔助腳本%訓(xùn)練/驗(yàn)證/測(cè)試集劃分%可視化輔助函數(shù)results/%存儲(chǔ)訓(xùn)練結(jié)果和預(yù)測(cè)輸出%訓(xùn)練日志和模型參數(shù)記錄%預(yù)測(cè)結(jié)果保存各模塊功能說明：%項(xiàng)目文檔%項(xiàng)目說明文檔%設(shè)計(jì)規(guī)范與架構(gòu)說明%項(xiàng)目運(yùn)行入口腳本，集成所有模塊·data/raw/負(fù)責(zé)存放采集到的原始多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式保持統(tǒng)一，方便后續(xù)處理?！ata/processed/保存經(jīng)過清洗、歸一化等預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量。·src/preprocessing/包含數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測(cè)及填補(bǔ)、歸一化等預(yù)處理步驟，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量保障和統(tǒng)一尺度轉(zhuǎn)換?！rc/feature_extraction/負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)多時(shí)間窗網(wǎng)絡(luò)(MTW)模塊，通窗口技術(shù)提取多尺度時(shí)間序列特征，豐富輸入信息?！rc/transformer/實(shí)現(xiàn)基于自注意力機(jī)制的Transformer編碼器，包括自注意力、多頭注意力和編碼器層的搭建，完成序列信息的深度建模?！rc/training/包含模型訓(xùn)練的全過程，涵蓋損失計(jì)算、梯度更新、學(xué)習(xí)率調(diào)度以及訓(xùn)練過程管理，支持模型參數(shù)的保存與加載?！rc/evaluation/實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)功能及多種評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算，量化模型性能，支持模型對(duì)比分析。·src/utils/提供輔助性功能，包括數(shù)據(jù)劃分、批處理管理及訓(xùn)練過程的可視化工具，輔助模型開發(fā)和調(diào)試?！esults/用于存儲(chǔ)訓(xùn)練日志、模型檢查點(diǎn)及預(yù)測(cè)結(jié)果，方便結(jié)果追蹤和·docs/匯總項(xiàng)目文檔、設(shè)計(jì)說明、用戶手冊(cè)和實(shí)驗(yàn)報(bào)告，支持項(xiàng)目的持續(xù)維護(hù)和推廣?！unProject.m作為項(xiàng)目的主入口，整合所有模塊調(diào)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載、預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評(píng)估和預(yù)測(cè)的一站式執(zhí)行。此目錄結(jié)構(gòu)兼顧靈活性與可擴(kuò)展性，滿足從數(shù)據(jù)處理到模型部署的全生命周期管理，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作和后續(xù)功能擴(kuò)展。clearvars;%清除所有變量，釋放內(nèi)存空間，防止變量污染warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息，避免調(diào)試過程中干擾clc;%清空命令行窗口，方便查requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','ParallelComputingToolbox'};%定義必備工具箱名稱列表V=ver;%獲取當(dāng)前安裝的所有工具箱信息installedToolboxesfori=1:length(requiredToolboxes)%遍歷必備工具箱fprintf('工具箱%s未安裝，請(qǐng)先安裝該工具箱。\n',requiredToolboxes{i});%提示缺失工具箱裝%將多變量時(shí)間序列按滑動(dòng)窗口切割成訓(xùn)練樣本windowSize=20;%設(shè)置stepSize=1;%窗口滑動(dòng)步長(zhǎng)，控制樣本重疊程度numSamples=size(dataRaw,1);%數(shù)據(jù)總時(shí)間步數(shù)numVars=size(dataRaw,2);%變量數(shù)numWindows=floor((numSamples-windowSize)/stepSize)+1;%計(jì)算滑動(dòng)窗口總數(shù)X=zeros(numWindows,windowSize,numVarsidxStart=(i-1)*stepSize+1;%當(dāng)前窗口X(i,:,:)=dataRaw(idxStart:idxEnd,:);%提取當(dāng)前窗口數(shù)據(jù)fprintf('數(shù)據(jù)窗口化完成，生成%d個(gè)樣本，每個(gè)樣本尺寸為%dx%d。\n',numWindows,windowSize,numVars);%輸出樣本信息數(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)%檢查缺失值numMissing=sum(sum(isnan(dataRaw)));%統(tǒng)計(jì)缺失值總數(shù)fprintf('原始數(shù)據(jù)中缺失值數(shù)量為%d。\n',numMissing);%輸出缺失值數(shù)量%對(duì)缺失值使用線性插值填補(bǔ)colData=dataRaw(:,varIdx);%取第varIdx變量數(shù)據(jù)列nanIdx=isnan(colDifany(nanIdx)dataRaw(nanIdx,varIdx)=interp1(ficolData(~nanIdx),find(nanIdx),'linear','extrap’);%線性插值填補(bǔ)%異常值檢測(cè)(基于Z-score方法)zScores=(dataRaw-mean(dataRaw))./std(dataRaw);%計(jì)算Z-score標(biāo)outliers=abs(zScores)>threshold;%判斷異常點(diǎn)位置numOutliers=sum(outliers,'all');%統(tǒng)計(jì)異常點(diǎn)數(shù)量fprintf('檢測(cè)到異常值%d個(gè)。\n',numOutliers);%異常值處理：用鄰近非異常值均值替代colData=doutlierIdx=find(ouneighbors=max(1,idx-5):min(numSamples,idx+5);%取后5個(gè)點(diǎn)作為鄰域neighbors=neighbors(~outliers(neighbors,varIdx));%排除鄰if~isempty(neighbors)dataRaw(idx,varIdx)=mean(dataRaw(neighbdataRaw(idx,varIdx)=mean(dataRaw(:,varIdx));%若鄰域數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)%使用移動(dòng)平均濾波器平滑數(shù)據(jù)，減少短期噪聲smoothWindow=5;%移dataRaw(:,varIdx)=movmean(dataRaw(:,varIdx),smoothWindow);%應(yīng)%歸一化數(shù)據(jù)到[0,1]區(qū)間dataMin=min(dataRaw);%每個(gè)變量的最小值dataMax=max(dataRaw);%每個(gè)變量的最大值dataNorm=(dataRaw-dataMin)./(dataMax-dafprintf('數(shù)據(jù)歸一化完成。\n');%標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)(零均值，單位方差)dataMean=mean(dataNorm);%歸一化數(shù)據(jù)均值dataStd=std(dataNorm);%歸一化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差dataStandard=(dataNorm-dataMean)./dataStd;%標(biāo)準(zhǔn)化fprintf('數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化完成。\n');特征提取與序列創(chuàng)建復(fù)制%多時(shí)間窗特征提取設(shè)計(jì)：提取不同時(shí)間尺度滑動(dòng)窗口均值作為新特征windowSizes=[5,10,20];%多時(shí)間窗大小設(shè)定，代表不同時(shí)間尺度%初始化多時(shí)間窗特征矩陣，樣本數(shù)同上，特征數(shù)為numVars乘以時(shí)間窗數(shù)量numWindowsMTW=floor((size(dataStandard,1)-max(windowSizes))/stepSize)+1;%根據(jù)最大窗口調(diào)整樣本數(shù)*multiWindowFeatures=zeros(numWindowsMTW,numVarslength(windowSizes));%初始化特征矩陣*forwIdx=1:length(windowSizes)wSize=windowSizes(wIdx);%當(dāng)前窗口大小idxStart=(sampleIdx-1)*stepSize+1;windowData=dataStandard(idxStart:idxEnd,:);%當(dāng)前窗口數(shù)據(jù)meanFeature=mean(windowData,1);%計(jì)算各變量均值特征colEnd=wIdx*numVars;multiWindowFeatures(sampleIdx,colStart:colEnd)=mea賦值多時(shí)間窗特征fprintf('多時(shí)間窗特征提取完成，特征維度為%d。\n',劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集復(fù)制trainRatio=0.8;%訓(xùn)練集比例numTrain=floor(numWindowsMTW*trainRatio);%訓(xùn)練集樣本數(shù)numWindows=length(windowSizes);%時(shí)間窗數(shù)量numSamples=size(data,1);%總時(shí)間步數(shù)numVars=size(data,2);%變量數(shù)maxWindow=max(windowSizes);%最大時(shí)間窗長(zhǎng)度numSeq=floor((numSamples-maxWindow)/stemultiWindowFeatures=zeros(num化輸出矩陣wSize=windowSizes(w);%當(dāng)前時(shí)間窗長(zhǎng)度idxStart=(i-1)*step+1;%窗meanVal=mean(segment,1);%計(jì)算均值特征multiWindowFeatures(i,colStart:colEnd)=meanVal;%填充%該函數(shù)實(shí)現(xiàn)多時(shí)間窗特征提取，將多尺度均值特征并行提取并拼接，增強(qiáng)時(shí)間序列多尺度信息表達(dá)%定義自注意力機(jī)制函數(shù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)積注意力計(jì)算scores=(Q*K')/sqrattnWeights=softmax(scores,2);%對(duì)output=attnWeights*V;%權(quán)重加權(quán)計(jì)算輸出%該函數(shù)通過計(jì)算Q、K、V矩陣實(shí)現(xiàn)核心自注意力操作，捕獲序列間長(zhǎng)距離依賴%多頭注意力實(shí)現(xiàn)函數(shù)functionmultiHeadOut=multiHeadAttention(inputFeatures,Wq,Wk,Wv,Wo,d_model=size(inputFeatures,2);%輸入特征維度d_k=d_model/numHeads;%每頭維度head0utputs=zeros(size(inputFeatures));%初始化多頭輸出idxStart=(h-1)*d_k+1;%當(dāng)前頭起始索引idxEnd=h*d_k;%當(dāng)前頭終止索引Q=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wq{h};%當(dāng)前頭查詢矩陣K=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wk{h};%當(dāng)前頭鍵矩陣V=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wv{h};%當(dāng)前頭值矩陣[head0ut,~]=selfAttention(Q,K,V);%計(jì)算單頭自注意力輸出head0utputs(:,idxStart:idxEnd)=headOut;%填充對(duì)應(yīng)頭輸出multiHead0ut=head0utputs*Wo;%多頭輸出線性映射%該函數(shù)實(shí)現(xiàn)多頭自注意力機(jī)制，將輸入分割為多個(gè)頭并行計(jì)算，提升模型捕獲%Transformer編碼器層實(shí)現(xiàn)，functionencodedFeatures=transformerEncoderLayer(inputFeatures,params,Wq,Wk,Wv,Wo,W1,W2,dropoutRattnOut=multiHeadAttention(inputFeatures,Wq,Wkparams.numHeads);%多頭自注意力輸出attnOut=dropout(attnOut,dropoutRate);%Dropout防止過擬合resl=inputFeatures+attnOut;%殘差連接，緩解梯度消失norml=layerNorm(res1);%層ffOut=dropout(ffOut,dropoutRate);%前饋層DropoutencodedFeatures=layerNorm(res2);%最終層歸%此編碼層實(shí)現(xiàn)Transformer核心結(jié)構(gòu)，結(jié)合多頭注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)，通過殘差%層歸一化函數(shù)實(shí)現(xiàn)mu=mean(x,2);%計(jì)算每個(gè)樣本的均值out=(x-mu)./(sigma+le-6);%%標(biāo)準(zhǔn)層歸一化步驟，保證各樣本特征分布穩(wěn)定mask=(rand(size(x))>rate);%生成保留掩碼矩陣out=(x.*mask)/(1-rate);%應(yīng)用掩碼并縮放，保持期望不變%Dropout用于防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合，隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元%模型構(gòu)建主函數(shù)functionmodel=buildMTWTransforme%初始化權(quán)重參數(shù)d_model=params.modelDim;%模型隱藏維度numHeads=params.numHeads;%注意力頭數(shù)%多頭注意力相關(guān)權(quán)重，細(xì)分到每個(gè)頭Wq{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeads)*0.01;%查Wk{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeadWv{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeadWo=randn(d_model,d_model)*0.01;%多頭輸出線性映射權(quán)重%前饋網(wǎng)絡(luò)權(quán)重W1=randn(d_model,d_model*4)*0.01;%前饋第一層擴(kuò)展維度W2=randn(d_model*4,d_model)*0.01;%前饋第二層縮減維度%保存權(quán)重到模型結(jié)構(gòu)體%說明：模型構(gòu)建包含多頭注意力權(quán)重初始化和前饋網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初始化%該函數(shù)根據(jù)參數(shù)配置初始化Transformer模型權(quán)重，結(jié)構(gòu)清晰便于后續(xù)訓(xùn)練更新###優(yōu)化超參數(shù)%學(xué)習(xí)率調(diào)度函數(shù)，采用階梯式下降functionlr=learningRateSchedule(epoch,idecayEpochs=20;%每20個(gè)epoch衰減一次decayRate=0.5;%每次衰減為原來一半lr=initialLR*decayRate^floor(epoch/decayEpochs);%計(jì)算當(dāng)前%通過學(xué)習(xí)率調(diào)度實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練初期快速收斂，后期細(xì)調(diào)提升穩(wěn)定性%動(dòng)態(tài)調(diào)整批量大小，訓(xùn)練后期適當(dāng)減小以提升收斂精度functionbatchSize=dynamicBatchSize(epoch,maxifepoch<maxEpochs/2batchSize=baseBatchSize;%前半階段保batchSize=max(16,floor(baseBatchSize/2));%后半階段減小批量，最小16%通過動(dòng)態(tài)批量大小調(diào)整，平衡訓(xùn)練效率和模型精度%梯度裁剪實(shí)現(xiàn)，限制梯度范數(shù)防止梯度爆炸functionclippedGrad=clipGradients(grad,thresgradNorm=norm(grad);%計(jì)算梯度范數(shù)ifgradNorm>thresholdclippedGrad=grad*(threshold/gradNorm);%縮放梯度%梯度裁剪保障訓(xùn)練穩(wěn)定性，避免訓(xùn)練過程梯度過大導(dǎo)致不收斂functionregLoss=12Regularization(weights,lambdregLoss=regLoss+lambda*sum(weights{i}(:).^2);%計(jì)算所有%交叉驗(yàn)證劃分?jǐn)?shù)據(jù)函數(shù)function[trainIdx,valIdx]=croindices=crossvalind('Kfold',numSamples,k);%生成k折交叉驗(yàn)證valIdx=find(indices==fo%交叉驗(yàn)證方法提升模型泛化能力，通過多次訓(xùn)練-驗(yàn)證劃分評(píng)估性能%早停機(jī)制檢測(cè)函數(shù)functionstopiflength(valLossHistory)>patiencerecentLosses=valLossHistory(end-patience:end);%取最近patience個(gè)驗(yàn)證損失ifmin(recentLosses)>valLossHistory(end-patience-1)%早停機(jī)制防止模型訓(xùn)練過度，自動(dòng)停止訓(xùn)練節(jié)省資源且避免過擬合第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng)maxEpochs=100;%最大訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)定batchSize=64;%訓(xùn)練批量大小gradClipThreshold=5;%梯度裁剪閾值%創(chuàng)建訓(xùn)練參數(shù)結(jié)構(gòu)體trainOptions=struct('maxEpochs',maxEpochs,...'initialLR',initialLR,...'batchSize',batchSize,...'patience',patience,...'lambda',lambda,...'gradClipThreshold',gradC%簡(jiǎn)化訓(xùn)練流程示范(假設(shè)模型權(quán)重及數(shù)據(jù)預(yù)處理均已完成)valLossHistory=[];%記錄驗(yàn)證集損失bestValLoss=Inf;%最forepoch=1:trainOptions.maxEpochslr=learningRateSchedule(epoch,trainOptions.initialLR);%=dynamicBatchSize(epoch,trainOptionstrainOptions.batchS更新批大小%訓(xùn)練批次循環(huán)(此處省略數(shù)據(jù)批處理實(shí)現(xiàn)，示范訓(xùn)練核心)%假設(shè)X_train,y_train為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，model為模型結(jié)構(gòu)%對(duì)每個(gè)批次執(zhí)行前向傳播、計(jì)算損失、反向傳播、梯度裁剪和參數(shù)更新%計(jì)算訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失(此處用占位符)trainLoss=rand()*0.1+0.1;%valLoss=rand()*valLossHistory=[valLossHistory,valLoss];%更新驗(yàn)證損失記錄fprintf('Epoch%d:訓(xùn)練損失=%.4f,驗(yàn)證損失=%.4f,學(xué)習(xí)率=%.6f,批量大小=%d\n',...epoch,trainLoss,valLoss,lr,c%早停判斷ifearlyStopping(valLossHistory,trainOptions.patience)fprintf('驗(yàn)證損失連續(xù)%d輪未改善，提前停止訓(xùn)練。\n',%模型預(yù)測(cè)示例函數(shù)調(diào)用(需自行實(shí)現(xiàn)完整前向傳播)functionpreds=modelPredict(%簡(jiǎn)化示范，實(shí)際需實(shí)現(xiàn)Transformer編碼器前向傳播preds=X_test(:,1:model.params.outputDim);%僅返回部分?jǐn)?shù)據(jù)作為示范y_pred=modelPredict(X_test,model);%預(yù)測(cè)測(cè)試集目標(biāo)%保存預(yù)測(cè)結(jié)果到CSV文件csvwrite('results/predictions.csv',y_pred);%保存預(yù)測(cè)值，方便后續(xù)分析%計(jì)算置信區(qū)間示例(簡(jiǎn)單基于標(biāo)準(zhǔn)差)predMean=mean(y_pred,1);%預(yù)測(cè)均值predStd=std(y_pred,0,1);%預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差confIntervalLower=predMean-1.96*predStd;%95confIntervalUpper=predMean+1.96*predStd;%95%置信區(qū)間上限%保存置信區(qū)間到MAT文件save('results/predictionConfidence.mat',''confIntervalUpper');%保存置信區(qū)間fprintf('預(yù)測(cè)結(jié)果及置信區(qū)間已保存。\n');functionmetrics=evaluateModel(yTrue,yPre%計(jì)算均方誤差(MSE)mse=mean((yTrue-yPred).^2,'all');%所有樣本與變量的均方誤差%計(jì)算均絕對(duì)誤差(MAE)mae=mean(abs(yTrue-yPred),'all');%絕對(duì)誤差的均值，反%計(jì)算平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)mape=mean(abs((yTrue-yPred)./yTrue),'all')*100;%百分比title(sprintf('%s階段變量%d實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比’,phaseName,i));%子圖標(biāo)題gridon;%開啟網(wǎng)格便于觀察%函數(shù)繪制不同階段多變量實(shí)際與預(yù)測(cè)曲線對(duì)比，直觀反映擬合效果設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖functionplotErrorHeatmaperrors=abs(yTrue-yPred);%絕對(duì)誤差矩陣，imagesc(errors’);%轉(zhuǎn)置后繪制熱圖，變量作為y軸colorbar;%添加色條顯示誤差大小set(gca,'YTick',1:size(yTrue,2));%設(shè)置Y軸刻度為變量編號(hào)%誤差熱圖展示時(shí)間序列預(yù)測(cè)誤差隨時(shí)間和變量的分布情況，便于異常點(diǎn)識(shí)別設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖functionplotResidualDistribution(yTrue,yPred)subplot(numVars,1,i);%每個(gè)變量一個(gè)子圖histogram(residuals(:,i),50,'Normalization','pdf');%繪制title(sprintf('變量%d殘差分布’,i));%標(biāo)題%該函數(shù)繪制每個(gè)變量殘差的概率分布直方圖，分析誤差是否符合正態(tài)分布或有l(wèi)blParams=uilabel(fig,'Text',’模型參數(shù)設(shè)置：','Position',[2060010022]);%參數(shù)設(shè)置標(biāo)簽%學(xué)習(xí)率輸入框及標(biāo)簽lblLR=uilabel(fig,'Text','學(xué)習(xí)率：','Position',[205706022]);%學(xué)習(xí)率標(biāo)簽editLR=uieditfield(fig,'numeric','Value’,0.001'Position',[8057010025]);%數(shù)值輸入框，限制0-1%批量大小輸入框及標(biāo)簽22]);%批量大小標(biāo)簽editBatch=uieditfield(fig,'numeric','Value'Inf],'Position',[27057010025]);%輸入框限制正整數(shù)%迭代次數(shù)輸入框及標(biāo)簽lblEpoch=uilabel(fig,'Text','迭代次數(shù)：','Position',[3905707022]);%迭代次數(shù)標(biāo)簽editEpoch=uieditfield(fig,'numeric','Value',100,'Limits',[1Inf],'Position',[46057010025]);%正整數(shù)輸入框%模型訓(xùn)練按鈕btnTrain=uibutton(fig,'Text',’開始訓(xùn)練’,'Position',[60057010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)trainModelCallback());%綁定訓(xùn)練回調(diào)%預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)出按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResultsCallback());%出回調(diào)%繪圖按鈕(誤差熱圖)btnHeatmap=uibutton(fig,'Text','繪制誤差熱圖’,'Posit52010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErrorHeat繪制誤差熱圖回調(diào)%繪制殘差圖按鈕52010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResidualCallback());%差圖繪制回調(diào)ifeditEpoch.Value<1||mod(editEpoch.Value,showError('迭代次數(shù)必須為正整數(shù)?！?;%迭代次數(shù)檢查%加載數(shù)據(jù)ifendsWith(dataFile,'.csv')elseifendsWith(dataFile,'.mat')data=tmp.(fn{1});%加載第一個(gè)變量數(shù)據(jù)txtStatus.Value={’數(shù)據(jù)加載完成。正在開始訓(xùn)練...'};%更新狀%數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取示例調(diào)用(簡(jiǎn)化演示)multiFeatures=multiWindowExtractor(data,wi%簡(jiǎn)單劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集numTrainSamples=floor(size(multiFeatures,1)*trainRatio);X_train=multiFeatures(1:numTrainSamplesX_test=multiFeatures(numTrainSampldata(max(windowSizes)+1:max(windowSizes)+size(multy_train=y(1:numTrainSy_test=y(numTrainSamples+1:end,:);%模型構(gòu)建示范params.outputDim=simodel=buildMTWTransformer(params);%訓(xùn)練過程模擬(真實(shí)訓(xùn)練代碼需完善，此處為演示)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{sprintf('第%d輪訓(xùn)練中...',epoch)}];pause(0.1);%模擬訓(xùn)練時(shí)間%保存模型和結(jié)果到GUI應(yīng)用數(shù)據(jù)中fig.UserData.model=model;fig.UserData.y_testtxtStatus.Value=[txtStatus.Value;{’評(píng)估。'}];%預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)出回調(diào)functionexportResultsCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_tefig.UserData.model);%調(diào)用預(yù)測(cè)函數(shù)%保存預(yù)測(cè)結(jié)果ifisequal(file,0)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{'取消保存預(yù)測(cè)結(jié)果。writematrix(y_pred,fullfile(path,file));%導(dǎo)出CSVtxtStatus.Value=[txtStatus.Value;{%繪制誤差熱圖回調(diào)functionplotErrorHeatmapCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_teplotErrorHeatmap(fig.UserData.y_test,y_pred);%調(diào)用繪圖函數(shù)%參數(shù)合法性檢查ifisempty(txtFilePath.Value)||strcmp(txtFilePath.Value,'showError('請(qǐng)先選擇數(shù)據(jù)文件?！?;%文件未選提示showError('學(xué)習(xí)率必須在0到1之間。’);%學(xué)習(xí)率范圍提示ifeditBatch.Value<1||mod(editBatch.Value,1)~=0showError('批量大小必須為正整數(shù)?！?;%批量大小輸入限制ifeditEpoch.Value<1||mod(editEpoch.Value,1)~=0showError('迭代次數(shù)必須為正整數(shù)?！?;%迭代次數(shù)限制%數(shù)據(jù)加載dataFile=txtFilePaifendsWith(dataFile,'.csv')elseifendsWith(dataFile,'.mat')data=tmp.(fntxtStatus.Value={’數(shù)據(jù)加載完成。正在開始訓(xùn)練...'};%狀態(tài)更新%數(shù)據(jù)預(yù)處理與多時(shí)間窗特征提取dataNorm=normalizeData(datmultiFeatures=multiWindowExtractor(dataNorm,windowSizes,%訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分numSamples=size(multiFenumTrainSamples=floor(numSamples*trX_train=multiFeatures(1:numTrainX_test=multiFeatures(numTrainSamplesdataNorm(max(windowSizes)+1:max(windowSizes)y_train=y(1:numTrainSy_test=y(numTrainSamples%模型參數(shù)初始化params.outputDim=size(y,params.dropoutRate=0.1;%構(gòu)建模型model=buildMTWTransformer(params);%訓(xùn)練過程initialLR=editLRbatchSize=editBatch.Value;patience=10;%早停容忍輪次lr=learningRateSchedule(epochcurrentBatchSize=dynamicBatchSize(epoch,maxEpochs,%訓(xùn)練批處理略，此處僅模擬訓(xùn)練過程trainLoss=0.05+rand()*0.01;valLoss=0.05+rand()*0.01;valLossHistory=[valLossHistor練損失=%.4f,驗(yàn)證損失=%.4f,學(xué)習(xí)率=%.6f,批量大小=%d',...epoch,trainLoss,valLoss,lr,curreifearlyStopping(valLossHistory,patience)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{'驗(yàn)證損失連續(xù)多輪未下降，提前停止訓(xùn)練。'}];fig.UserData.X_test=X_test;functionexportif~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,ifisequal(file,0)writematrix(y_pred,fullfile(path,functionplotErrorHeatmapCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,plotErrorHeatmap(fig.UserData.y_test,y_pif~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,plotResidualDistribution(fig.UserData.y_test,y_if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_temetrics=evaluat