項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 頻域與樹模型的互補(bǔ)融合 多尺度滑窗的魯棒設(shè)計(jì) 自適應(yīng)回退與工程可用 頻帶加權(quán)評估與誤差診斷 輕量推理與邊緣友好 可解釋性友好可視化 目錄與組件化規(guī)范 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 數(shù)據(jù)時間對齊與時鐘漂移 窗口長度與步長的業(yè)務(wù)匹配 事件與天氣的標(biāo)注一致性 評估口徑與業(yè)務(wù)指標(biāo)對齊 線上資源與回退路徑 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)及各模塊功能說明 21項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 21各模塊功能說明 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 2部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 22模型加載與優(yōu)化 實(shí)時數(shù)據(jù)流處理 2可視化與用戶界面 22GPU加速與并行 23系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 23API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 23多目標(biāo)與多任務(wù)學(xué)習(xí) 23圖結(jié)構(gòu)與傳播建模 更豐富的頻域與時頻特征 23自適應(yīng)超參數(shù)與在線學(xué)習(xí) 可信與安全增強(qiáng) 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 檢查環(huán)境所需的工具箱 25檢查環(huán)境是否支持所需的工具箱，若沒有安裝所需的工具箱則安裝所需的工具箱 配置GPU加速 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)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 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 32參數(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 3算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建 33優(yōu)化超參數(shù) 35防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整(交叉驗(yàn)證、特征選擇、早停) 第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測 39設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 39模型訓(xùn)練 39用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測 39保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間 40第五階段：模型性能評估 40 40設(shè)計(jì)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 41設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 41設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 42設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 42第六階段：精美GUI界面 42完整代碼整合封裝 (FFT)結(jié)合極端梯度提升(XGB)進(jìn)行交通流量預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹務(wù)可解釋，通過主導(dǎo)頻率、能量帶、譜質(zhì)心與樹模型項(xiàng)目目標(biāo)與意義目標(biāo)是面向5-30分鐘短時尺度實(shí)現(xiàn)低偏差與低方差并重的預(yù)測能力。通過FFT抓取高峰節(jié)律與擁堵起落的主頻，與時域滑動統(tǒng)計(jì)量共同作為輸入，使模型在節(jié)律主導(dǎo)與噪聲擾動并存的場景中仍能穩(wěn)定收斂，從而降低臨近控制策略的誤觸發(fā)。不同路段、不同天氣與不同日期模式差異明顯。頻域特征對周期性的表達(dá)更具可遷移性，配合梯度提升對非線性與交互項(xiàng)的建模，能夠在不頻繁重訓(xùn)的情況下覆蓋工作日、周末與節(jié)假日等多場景，幫助運(yùn)維側(cè)縮減維護(hù)成本。精準(zhǔn)預(yù)測可直接服務(wù)信號配時微調(diào)、匝道排隊(duì)控制與車道資源動態(tài)分配。在典型早晚高峰與突發(fā)擁堵傳播中，系統(tǒng)通過更早感知頻帶能量變化，提前觸發(fā)誘導(dǎo)或限速，實(shí)現(xiàn)更平滑的車流組織，減少二次擁堵。頻域指標(biāo)如譜質(zhì)心、主導(dǎo)頻率、帶寬能量占比與峰值幅度具備直觀含義；梯度提升可輸出特征重要性與分裂增益。通過對預(yù)測時刻的貢獻(xiàn)度分析，可將“為何上調(diào)或下調(diào)”的原因回溯至可理解的物理與行為機(jī)制。FFT計(jì)算復(fù)雜度低，適合在邊緣節(jié)點(diǎn)或本地服務(wù)器高并發(fā)運(yùn)行；XGB推理階段同樣高效。二者結(jié)合可在資源受限的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)分鐘級滾動預(yù)測，減少對高端算力的依賴，提升可普及性。預(yù)測序列可驅(qū)動微觀仿真與策略評估，為車道控制、誘導(dǎo)發(fā)布與擁堵消散方案提供可量化輸入；同時以統(tǒng)一誤差指標(biāo)與頻帶偏差診斷，形成閉環(huán)評估體系，促進(jìn)持續(xù)優(yōu)化?？蚣芗嫒輸嗝媪髁?、速度、占有率與外部因子如降雨、溫度、事件標(biāo)注等，既能獨(dú)立運(yùn)行，也能擴(kuò)展為多模態(tài)輸入。在多源融合時，頻域與時域特征自然拼接，提升特征表達(dá)能力。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案路側(cè)設(shè)備抖動會引入孤立尖峰與缺失段，直接做FFT會產(chǎn)生泄漏與偽峰。方案采用穩(wěn)健插值、Hampel濾波與窗函數(shù)加權(quán)，結(jié)合帶通能量閾值篩除不合理頻帶，保證頻譜的物理一致性。早晚高峰的發(fā)生時間存在漂移，固定頻率并不總是穩(wěn)定。通過短時窗滑動計(jì)算與多尺度窗口并行提取，將不同尺度的主頻與能量梯度拼接，同時在模型端引入時間編碼與節(jié)假日標(biāo)識，緩解非平穩(wěn)性。事故與惡劣天氣會改變頻域結(jié)構(gòu)。解決思路是合并事件特征與天氣特征，加入突變檢測的二分類標(biāo)簽作為輔因子，并在訓(xùn)練時使用樣本權(quán)重提升異常場景的學(xué)習(xí)力度，避免被常規(guī)樣本淹沒。上游擾動會以時滯形式傳導(dǎo)至下游。通過在特征中引入上游斷面的滯后統(tǒng)計(jì)量與相位差，配合互譜能量比值，刻畫傳播路徑；在模型端以樹模型的交互劃分捕捉非線性耦合。線上環(huán)境對外部庫存在約束。通過優(yōu)先調(diào)用Pythonxgboost的同時提供LSBoost回退通道，統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口與評估邏輯，保證在不同節(jié)點(diǎn)可用可控，遇到依賴缺失依舊可穩(wěn)定運(yùn)行。只看整體RMSE會掩蓋高峰時段誤差。評估加入分時段加權(quán)、分位數(shù)誤差與相對誤差上限，同時輸出頻帶誤差分解，確保關(guān)鍵時段的優(yōu)化目標(biāo)明確并與業(yè)務(wù)指標(biāo)項(xiàng)目模型架構(gòu)接入斷面流量、速度、占有率與外部因子，進(jìn)異常檢測采用箱線與中位絕對偏差相結(jié)合，逐步消除跳變與漂移，確保后續(xù)頻域運(yùn)算穩(wěn)定。將連續(xù)序列按窗口長度與步長切片，構(gòu)造樣本與預(yù)測目標(biāo)。多尺度策略并行生成短窗與長窗兩組特征，短窗敏感于瞬時波動，長窗承載穩(wěn)態(tài)節(jié)律，兩者拼接增強(qiáng)對每個窗口應(yīng)用Hann窗并執(zhí)行FFT,計(jì)算幅度譜、功率譜密度、主導(dǎo)頻率、前K個峰值頻率及幅值、譜質(zhì)心、帶寬、譜平坦度，以及低頻至中頻多個能量帶占比。為緩解泄漏與柵欄效應(yīng)，使用零填充與功率歸一化。并列加入原始時域統(tǒng)計(jì)量：均值、方差、偏度、峰度、最大最小與分位數(shù)；短期增長率、移動平均、滑動標(biāo)準(zhǔn)差、指數(shù)加權(quán)移動特征；再疊加節(jié)假日、工作日、小時與星期編碼。訓(xùn)練階段優(yōu)先調(diào)用Pythonxgboost,設(shè)置目標(biāo)為均方誤差，使用列采樣與行采樣控制過擬合；若外部依賴不可用，則回退為MATLAB的LSBoost,樹做弱學(xué)習(xí)器，保持收斂速度與可解釋性。%緩存目標(biāo)%記錄起點(diǎn)索引%完成滑窗樣本構(gòu)建%將窗口序列堆疊為矩陣%便于矢量化計(jì)算cell2mat(cellfun(@(v)v(:)’,Xwin,'UniformO%得到樣本數(shù)×win的矩陣化%降低譜泄漏%生成窗函數(shù)%中心化并逐樣本加窗譜%頻域主特征NFFT=%零填充到2的冪%沿行方向做FFT%雙邊功率譜%單邊功率譜%歸一化頻率軸%頻域統(tǒng)計(jì)：主導(dǎo)頻率、譜質(zhì)心、能量帶%組成核心頻域向量[~,pkIdx]=max(P1,[],2);domFreq%主頻位置specCent=(P1*freq')./bandA=sum(P1(:,freq<=0.05),2);bandB=sum(P1(:,freq>0.05&%低頻與中低頻能量bandC=sum(P1(:,freq>0.15&freq<=0.30),2);basum(P1(:,freq>0.30),2);中頻與較高頻能量%譜平坦度%時域統(tǒng)計(jì)并拼接%強(qiáng)化魯棒性tdMean=mean(Xmat,2);tdStd=std(Xmat,0,2);tdSkew=skewness(Xmat,0,2);見統(tǒng)計(jì)量feat=[domFreqspecCentbandAbandBbandCbandDflatnesstdSkew];%匯總為特征矩陣數(shù)據(jù)集劃分與標(biāo)準(zhǔn)化%劃分訓(xùn)練、驗(yàn)證與測試%時間順序切分n=size(feat,1);nTrain=floo%比例分配Xtrain=feat(1:nTrain,:);Xval=feat(nTrain+1:nTrain+nVal,:);YvalYtar(nTrain+1:nTrain+Xtest=feat(nTrain+nVal+1:end,:);Ytest=%測試集%標(biāo)準(zhǔn)化并記錄參數(shù)%便于推理復(fù)用%計(jì)算均值與標(biāo)準(zhǔn)差Xtrain=(Xtrain-mu)./sig;Xval=(Xval-mu)./sig標(biāo)準(zhǔn)化XGB訓(xùn)練與回退LSBoost%先嘗試Pythonxgboost訓(xùn)練%優(yōu)先高性能實(shí)現(xiàn)if%判斷通道py.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(Xtrain),np.array(Y%構(gòu)造訓(xùn)練DMatrixxgb.DMatrix(np.array(Xval),np.array(%構(gòu)造驗(yàn)證DMatrixpy.dict(pyargs('max_depth',int32(6),'eta',0.1,'subsample’,0.8,'ple_bytree',0.8,...%關(guān)鍵超參數(shù)'objective','reg:squarederror','eval_m%回歸目標(biāo)與評估py.list({py.tuple({dtrain,'train'}),py.tuple({dval,'v%評估列表項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新頻域與樹模型的互補(bǔ)融合頻域特征提供清晰的節(jié)律與能量視角，樹模型擅長非線性與交互刻畫。兩者拼接形成既具解釋性又具表達(dá)力的特征空間，在擁堵起落與節(jié)假日擾動場景中表現(xiàn)穩(wěn)多尺度滑窗的魯棒設(shè)計(jì)通過短窗與長窗并行構(gòu)建特征，短窗跟蹤突變，長窗沉淀趨勢與周期。再輔以能量帶占比與譜質(zhì)心，兼顧敏感性與穩(wěn)健性，降低單一尺度導(dǎo)致的偏差。自適應(yīng)回退與工程可用優(yōu)先使用Pythonxgboost獲取更強(qiáng)性能與生態(tài)；當(dāng)依賴受限時自動回退LSBoost,保證在不同節(jié)點(diǎn)的可部署性，減少環(huán)境差異帶來的運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)。頻帶加權(quán)評估與誤差診斷不僅輸出RMSE、MAE等整體指標(biāo)，還提供頻帶加權(quán)誤差，用頻域視角解釋時段失真來源，便于把調(diào)參目標(biāo)對準(zhǔn)業(yè)務(wù)關(guān)鍵時段。輕量推理與邊緣友好FFT與樹模型推理均為輕量計(jì)算，能夠在邊緣側(cè)以高并發(fā)方式運(yùn)行，適配多斷面滾動預(yù)測與本地化容錯?？山忉屝杂押每梢暬ㄟ^主頻、峰值、譜質(zhì)心等可視化與樹模型特征重要性，形成“信號-特征-預(yù)測”的閉環(huán)展示，增強(qiáng)可審計(jì)性與業(yè)務(wù)信任。目錄與組件化規(guī)范提供統(tǒng)一目錄、配置與日志規(guī)范，特征、模型與評估均以函數(shù)化封裝，便于遷移與集成第三方平臺。項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)項(xiàng)目模型算法流程圖數(shù)據(jù)接入與清洗|時間對齊/缺失修補(bǔ)/異常抑制滑動窗口與多尺度切片|生成win×樣本的片段|標(biāo)準(zhǔn)化/緩存參數(shù)|驗(yàn)證調(diào)參/早停|指標(biāo)輸出/可視化推理服務(wù)化與導(dǎo)出項(xiàng)目數(shù)據(jù)生成具體代碼實(shí)現(xiàn)%設(shè)定隨機(jī)種子確?？蓮?fù)現(xiàn)%便于結(jié)果一致%設(shè)定固定種子%指定樣本數(shù)與特征數(shù)%滿足題述規(guī)模N=5000;D=%方法一：趨勢項(xiàng)與日周期%體現(xiàn)周期與緩慢變化t=(1:N)’;base=100+0.01*t+%線性趨勢疊加日周期%方法二：自回歸噪聲%形成相關(guān)擾動誤差診斷。main_demo.m串聯(lián)全流程并記錄運(yùn)行日志。params.json存儲窗口、步長、能量帶閾值、模型超參數(shù)與路徑，支持一鍵切換環(huán)境。項(xiàng)目部署與應(yīng)用整體采用數(shù)據(jù)接入層、特征服務(wù)層、模型服務(wù)層與可視化層四層結(jié)構(gòu)。接入層負(fù)責(zé)采集與緩沖，特征層以MATLAB函數(shù)或編譯組件運(yùn)行FFT與統(tǒng)計(jì)特征，模型層封裝XGB推理與回退邏輯，可視化層輸出指標(biāo)面板與曲線。各層通過消息或文件接口解耦，便于橫向擴(kuò)展。xgboost,則準(zhǔn)備相容版本的Python與依賴，并在啟動腳本中寫入pyenv配置。目錄與權(quán)限提前創(chuàng)建，確保data與output可寫。啟動時加載標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)與已訓(xùn)練模型；若存在多斷面模型，按路段鍵值緩存。在推理前對輸入進(jìn)行快速校驗(yàn)，保證維度與時間順序正確。針對延遲敏感場景，可將樹模型導(dǎo)出為輕量結(jié)構(gòu)體以加速推理。采用滑動窗口增量更新方式，只對最新窗口做FFT與特征拼接，避免重復(fù)計(jì)算。對突發(fā)缺失使用短窗插值與最近可用值回填，確?？捎眯?。結(jié)果以固定頻率寫入共享存儲或消息隊(duì)列。提供分時段誤差、頻帶能量、主導(dǎo)頻率隨時間變化與預(yù)測對比曲線。支持按路段篩選、按時段聚合與導(dǎo)出圖片或CSV,方便研判與匯報(bào)。關(guān)鍵閾值與權(quán)重可在線調(diào)整并即時生效。parfor并行處理多斷面特征計(jì)算與滑窗切片，縮短批量處理時間。推理階段通常CPU即可滿足實(shí)時性。部署時集成日志與指標(biāo)收集，記錄延遲、吞吐、異常率與評估指標(biāo)。支持健康檢查與自動重啟，結(jié)合計(jì)劃任務(wù)定期運(yùn)行離線評估與模型更新，形成穩(wěn)定的運(yùn)維閉API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成模型服務(wù)以HTTP或本地函數(shù)形式暴露，輸入統(tǒng)一為最近窗口的指標(biāo)，輸出為未來若干步的預(yù)測向量與可信度摘要。結(jié)合告警系統(tǒng)，可在誤差或帶寬指標(biāo)異常時觸發(fā)通知與回滾。項(xiàng)目未來改進(jìn)方向在現(xiàn)有單目標(biāo)流量預(yù)測基礎(chǔ)上擴(kuò)展至速度、占有率與旅行時間的聯(lián)合預(yù)測，構(gòu)建共享特征塔與任務(wù)專屬頭部，利用多任務(wù)的互補(bǔ)性提升少樣本路段的穩(wěn)定性，并通過不等權(quán)損失適配業(yè)務(wù)關(guān)注點(diǎn)。引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或圖增強(qiáng)特征，利用路網(wǎng)拓?fù)渑c歷史傳播路徑編碼上下游關(guān)系；在FFT特征中加入互譜與相位差，結(jié)合圖注意力實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的擁堵波到達(dá)時間在現(xiàn)有FFT基礎(chǔ)上加入多窗平均的Welch譜與小波時頻能量，進(jìn)一步刻畫非平穩(wěn)與短暫事件；通過自動頻帶搜索與特征選擇，減少人工閾值依賴。項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論基于頻域與梯度提升的聯(lián)合方案將交通流的節(jié)律性信程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn)%清除工作區(qū)全部變量，避免殘留狀態(tài)影響%關(guān)閉警告信息，保證腳本過程更為干凈%強(qiáng)制關(guān)閉所有已開啟圖窗，避免句柄沖突%列出當(dāng)前變量用于核對清理效果(僅顯示不影響流程)%清空命令行窗口，便于觀察新的運(yùn)行輸出%列出核心依賴工具箱(信號處理、統(tǒng)計(jì)與并行)%讀取當(dāng)前已安裝的全部組件信息%regexprep({vinfo.Name},'\s','%disp(table(toolNeeded',hasTool','VariableNames',{'Tool'}));%顯示依賴是否滿足，便于審計(jì)ifgpuAvail,gdev=gpuDevice(1);else,gdev=[];end%若存在則激活首個GPU,否則置空占位ifgpuAvail,disp(['GPU:',gdev.Name]);路徑執(zhí)行’);end%輸出當(dāng)前計(jì)算設(shè)備信息%嘗試配置Python環(huán)境并導(dǎo)入xgboostpe=pyenv;py.importlib.import_module('xgboos%測試能否導(dǎo)入xgboost包py.importlib.import_module('nump%測試能否導(dǎo)入numpy包%成功導(dǎo)入則啟用PythonXGB通道%發(fā)生異常時記錄并繼續(xù)ME.message);%輸出回退提示，保證工程可運(yùn)行dataDir=fullfile(pwd,'data’);if~exist(dataDir,'dir'),mkdir(dataDir);end%準(zhǔn)備數(shù)據(jù)目錄，若不存在則fullfile(dataDir,'tr%設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)CSV路徑，便于統(tǒng)一管理matPath=fullfile(dataDir,'traffi%設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)MAT路徑，便于快速加載if%若標(biāo)準(zhǔn)樣例數(shù)據(jù)不存在則自動生成%設(shè)定隨機(jī)種子并生成時間索引base=100+0.01*t+%生成趨勢與日周期分量e=randn(N,1);ar-0.7],e);造AR(1)相關(guān)噪聲%構(gòu)造降雨rain=binornd(1,0.1,[N,1]);weather=-20*conv(rain,exp(-((1:24)')%構(gòu)造降雨沖擊與指數(shù)衰減并衰減降低水平=randi([200,N-200],[1=filter(1,[1-0.9],evt);%構(gòu)造稀疏事件脈沖%周末效應(yīng)flow=base+0.6*ar+weather+evt+weekend+3*randn(N,1);%合成目標(biāo)流量序列speed=60+5*sin(2*pirandn(N,1);%生成速度序列(與流量弱負(fù)相關(guān))%生成占有率序列(隨流量上升)ts0=datetime(2024,1,1,0minutes(t);%構(gòu)建分鐘級時間戳table(ts0,flow,speed,occ,rain,evt>5,'VariableNames',{'timew','speed','occ','rain','event'});%組裝模擬表writetable(Tsim,csv%導(dǎo)出CSV與MAT文件，便于復(fù)用%完成樣例數(shù)據(jù)生成readtable(csvPath,'DatetimeType','da%讀取原始CSV,時間列解析為datetimeT(uq,:);%移除重復(fù)table2timetable(T,'RowTimes','tiretime(TT,'minutely','m%確定核心連續(xù)變量列%逐列處理連續(xù)變量%讀取該列序列fillmissing(x,'linear%小段缺失線性插值修補(bǔ)%寫回處理后的序列特征提取與序列創(chuàng)建設(shè)定窗口長度、步長與預(yù)測步長%選擇流量作為預(yù)測目標(biāo)向量%計(jì)算序列長度初始化容器%準(zhǔn)備Hann窗以減少頻譜泄漏NFFT=%設(shè)置零填充長度提升頻率分辨率%預(yù)生成單邊頻率軸%按步長滑動生成樣本%%截取當(dāng)前窗口段seg=seg-mean(seg);se并加窗以穩(wěn)定頻域特征F=fft(seg,NFFT);P2=abs(F/NFFT).^2;P1=P2(1:NFFT/2+1);P1(2:end-1)=2*P1(2:end-1);%計(jì)算功率譜并作單邊校正freq(pk);提取主導(dǎo)頻率specCent=sum(P1.*freq)/%計(jì)算譜質(zhì)心bA=sum(P1(freq<=0.05));bB=sum(P1(freq>0.05&freq<=0.15));%低頻與中低頻能量bC=sum(P1(freq>0.15&freq<=0.sum(P1(freq>0.30));%中頻與較高頻能量算譜平坦度衡量紋理tdMean=mean(TT.flow(s:(s+win-1)));tdStd與標(biāo)準(zhǔn)差%時域統(tǒng)計(jì)量均值%時域偏度捕捉尖峰性ext=[domFreqspecCentbAbBbCbDflattdMeantdStdtdSkew]';%匯總單窗特征向量%堆疊到特征矩陣xTarget(s+win+horiz%對齊目標(biāo)值(預(yù)測horizon步后的流量)idxStart=[idxStar%記錄窗口起點(diǎn)索引便于可視化映射%完成滑窗與FFT特征構(gòu)建劃分訓(xùn)練集和測試集n=size(Xfeat,1);nTrain=floor(0.7*floor(0.15*n);%設(shè)定時間順序切分比例Xtrain=Xfeat(1:nTrain,:);YtrainYtar(1:nTrain);%切分訓(xùn)練集Xval=Xfeat(nTrain+1:nTrain+nVal,:);Yval=Ytar(nTrain+1:nTrain+nVal);%切分驗(yàn)證集Xtest=Xfeat(nTrain+nVal+1:end,:);Ytest=Ytar(nTrain+nVal+1:end);%切分測試集%計(jì)算特征標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)Xtrain=(Xtrain-muF)./sigF;Xval=(Xval-muF)./sigF;Xtest-muF)./sigF;%應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化到三類集合param.base.max_dept0.1;param.base.subsample=0.8;param.base.colsample_bytree=0.8;%設(shè)定子樣本與列采樣比例抑制過擬合L1正則強(qiáng)度param.base.nrounds=300;param.base.early_stopping_rounds50;%設(shè)定最大迭代與早停輪數(shù)param.base.tree_method=gpuAvail&&usePyXGB?'gpu_hist':train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,param,u%定義訓(xùn)練函數(shù)，返回模型與元信息ifpy.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(Xtrain),np.array(Y%構(gòu)造訓(xùn)練DMatrixxgb.DMatrix(np.array(Xval),np.array(fitrensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','LSBoost','NumLearam.base.nrounds,...%使用LSBoost作為回退模型'Learners',t,'LearnRate',p%設(shè)置學(xué)習(xí)率與學(xué)習(xí)器modelPack.backend='lsboost';modelPack.bst=mdl;%打包回退模型%結(jié)束分支優(yōu)化超參數(shù)random_search_params(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,baseParam,u定義隨機(jī)搜索超參函數(shù)%隨機(jī)生成樹深候選集合grid.eta=10.^%在[0.01,0.1]上對數(shù)均勻取樣%在[0.6,1.0]均勻取樣在[0.6,1.0]均勻取樣%L2正則在[0.01,10]隨機(jī)取樣bestScore=inf;bestParam=%初始化最優(yōu)記錄baseParam.base.max_depth=更新候選樹深%%%更新候選學(xué)習(xí)率更新候選子樣本baseParam.base.colsample_bytree=選列采樣%更新候選L2正則train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,baseParam,us%按候選參數(shù)訓(xùn)練模型predict_fft_xgb(mp,Xval,usePyXG%在驗(yàn)證集上預(yù)測%計(jì)算驗(yàn)證RMSEifrmse<%若優(yōu)于當(dāng)前最優(yōu)優(yōu)參數(shù)%%完成單次比較predict_fft_xgb(modelPack,Xin,usePy%定義預(yù)測函數(shù)，屏蔽后臺差異ifusePyXGB&&py.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(%構(gòu)造測試DMatrixdouble(modelPack.bst.pre%輸出預(yù)測并轉(zhuǎn)換為MATLAB數(shù)組predict(modelPack.bst,X%使用LSBoost回退模型預(yù)測%結(jié)束分支防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整(交叉驗(yàn)證、特征選擇、早停)cvpartition(size(Xtrain,1%遍歷各折trIdx=training(cvp,kFold);teItrain_fft_xgb(Xtrain(trIdx,:),Ytrain(trIdx),Xtrain(teIdx,:),Y_cv=predict_fft_xgb(mp_cv,Xtrain(teIdx,:),usePyX%計(jì)算折外預(yù)測cvScores(kFold)=sqrt(mean((Y_cv-%完成交叉驗(yàn)證循環(huán)num2str(mean(cvScores%獲取當(dāng)?shù)谒碾A段：模型訓(xùn)練與預(yù)測設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng)=%記錄最終學(xué)習(xí)率以便可追蹤=bestParam.base.nroun%記錄最大迭代輪數(shù)%記錄批大小占位(樹模型內(nèi)部按行處理，此處用于日志)=bestParam.base.early_stopping_rou%記錄早停設(shè)置%打印訓(xùn)練選項(xiàng)摘要=train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,bestParam,us%以最優(yōu)超參數(shù)在訓(xùn)練+驗(yàn)證配置上訓(xùn)練最終模型用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測predict_fft_xgb(finalModel,Xtrain,usePyX%在訓(xùn)練集上生成擬合預(yù)測用于診斷predict_fft_xgb(finalModel,Xval,usePyX%在驗(yàn)證集上生成預(yù)測用于核查過擬合Ypred_te=predict_fft_xgb(finalModel,Xtest,usePyX%在測試集上生成主要評估預(yù)測保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間=以驗(yàn)證殘差標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)不確定性尺度=%計(jì)算雙側(cè)置信區(qū)間z值+%構(gòu)造測試集預(yù)測區(qū)間outDir=fullfile(pwd,'output');if~exist(outDir,'dir'),mkdir(ouend%準(zhǔn)備輸出目錄resTable=table(Ytest,Ypred_te,ci_lo,ci_hi,'VariableNames',{'y_true',%組裝輸出結(jié)果表fullfile(outDir,'prediction_w%寫出預(yù)測與置信區(qū)間到CSVsave(fullfile(outDir,'prediction_with_ci.mat'),'re%保存MAT便于二次分析與復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)%將最優(yōu)預(yù)測序列保存在變量bestCoords供動畫使用第五階段：模型性能評估%計(jì)算三階段殘差向量%MSE指標(biāo)衡量整體均方誤差R2=1-sum(err_te.^2)/(sum((Ytest-mean(%決定系數(shù)反映解釋度=mean(abs(err_te./(Ytest+e與MAPE指標(biāo)=%基于殘差分布計(jì)算95%VaR(上分位)mean(err_te(err_te>=%計(jì)算ES(條件超額損失)度量尾部期望metricTbl=table(MSE,R2,MAE,MAPEdisp(metricTbl);%匯總指標(biāo)并顯f1=figure('Name’,’實(shí)際subplot(3,1,1);plot(Y');%標(biāo)題與坐subplot(3,1,2);plot(Yval,'一');holdon;plot(%子圖二：驗(yàn)證集真實(shí)與預(yù)測');%標(biāo)題與坐subplot(3,1,3);plot(Ytest,'-');holdon;plot(');%標(biāo)題與坐=figure('Name','誤差熱圖%新建圖窗用于誤差熱力展示=100;L=ceil(numel(err_te)/segePad(1:numel(err_te)度%將誤差絕對值填充到整矩陣長%重排為矩陣用于熱圖%繪制熱圖并標(biāo)注坐標(biāo)f3=figure('Name','殘差分布%新建圖窗用于殘差分布分析subplot(1,2,2);qqplot(err_te);grid%新建圖窗用于指標(biāo)柱狀展示%匯總可比較的非負(fù)指標(biāo)(處理符號)set(gca,'XTickLabel’,{'MSE','MAE','MAPE’,'R2','Vagridon;%繪制柱狀圖并標(biāo)注指標(biāo)名稱title('測試階段主要指標(biāo)%設(shè)置圖標(biāo)題%使用結(jié)構(gòu)體保存界面句柄，便于回調(diào)共享1001200720]);%創(chuàng)建主窗口并設(shè)置尺寸app.grid=uigridlayout(app.fig,[6,8]);app.grid.RowHeapp.grid.ColumnWidth==uieditfield(app.grid,'text','Edita@(~,~)onPickFile());app.btnF@(~,~)onLoadData());app.btnL@(~,~)onExport());app.btnSa數(shù)):');app.lblParam.Layout.Row=2;app.1blParam.Layout.Column=[13];%app.edLR=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',0.1);app.edLR.Layout.Row=2;app.edLR.Laapp.edDepth=uieditfield(app.grid,'numeric','Vapp.edWin=uieditfield(app.gridapp.edWin.Layout.Row=2;app.edWin.Laapp.edStr=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',16);app.edHor=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',4);app.edHor.Layout.Row=2;app.edHor.Lay'ButtonPushedFcn',@(~,~)onTrainEval());app.btnTr'ButtonPushedFcn',@(~,~)onPlots());app.btnPloapp.btnPlots.Layout.'ButtonPushedFcn',@(~,~)onAnimate());app.btnAapp.btnAnim.Layout.=uiaxes(app.grid);app.ax1.L=uiaxes(app.grid);app.ax2.L%文件選擇回調(diào)函數(shù)'數(shù)據(jù)文件(*.csv,*.mat)'},據(jù)文件’);if%取消選擇時直接返回%顯示選擇的文件路徑%更新狀態(tài)欄提%導(dǎo)入數(shù)據(jù)回調(diào)fp=%讀取路徑輸入框內(nèi)容ifisemp%路徑非法時提示錯誤lower(string(extractAfter(fp,find(fp=='.’readtable(fp,'DatetimeType’,'datS=load(fp);nm=field%其他格式return;%彈出錯誤提醒T=sortrows(T,'timest=%時間排序table2timetable(T,'RowTimes','t%時間排序retime(TT,'minutely','m%重采樣為整分并對齊fillmissing(TT.flow,'linear%連續(xù)變量缺失修補(bǔ)fillmissing(TT.speed,'linea%同步修補(bǔ)fillmissing(TT.occ,'linea%同步修補(bǔ)=fillmissing(TT.rain,'constant',0=fillmissing(TT.event,;態(tài);態(tài)%保存到app并更新狀%捕獲異常%訓(xùn)練與評估回調(diào)600]);%新建獨(dú)立圖窗uigridlayout(fH,[2,3ax1=uiaxes(gl);ax1.Layout.Row=1;ax1.Layplot(ax1,ytrue,'-');hold(ax1,'on’);plot(ax1,ypred,'-hold(ax1,'off');legengrid(ax1,'on');%第一行橫跨三列顯示對比ax2=uiaxes(gl);ax2.Layout.Row=2;ax2.Layout.Column=1;histogram(ax2,err,50);title(ax2,’殘差直方圖’);grid(ax2,二行第一列顯示殘差直方=uiaxes(g1);ax3.Layout.Row=2;ax3.Layoutseg=100;L=ceil(numel(err)/seg)*sePad(1:numel(err))=abs(err);E=reshape(ePad,seg,[])’'誤差熱圖’);%第二列顯示熱圖=uiaxes(gl);ax4.Layout.Row=2;ax4.Layoutmse=mean(err.^2);mae=mean(abs(err));mape=mean(abs(err./(ytr-sum(err.^2)/(sum((ytrue-mean(ytrvar95=quantile(err,0.95);es=mean(err(err>=var95));vmax(0,var95)max(0,es)abs(mbe)];bar(ax4,set(ax4,'XTickLabel',{'MSE','MAE','MAPE','R2','VaRgrid(ax4,'on');title(ax4,’指標(biāo)柱狀圖’);%第三列顯示指標(biāo)柱狀uialert(app.fig,ME.message,’示繪圖失敗%異常時提%播放預(yù)測動畫回調(diào)return;end%未訓(xùn)練則提示y=%準(zhǔn)備動畫數(shù)據(jù)cla(app.ax2);h=plot(app.ax2,nan,nan,'-');grid(axlim(app.ax2,[1numel(y)]);%清空并初始化線對象ylim(app.ax2,[min(y)-std(y)max(y)+std(y)]);title(app.ax2,’預(yù)測動畫’);%設(shè)置坐標(biāo)范圍與標(biāo)題%逐點(diǎn)刷新繪制%更新數(shù)據(jù)并刷新%完成動畫播放%導(dǎo)出結(jié)果回調(diào)return;end%無結(jié)果則提示測結(jié)果’);%選擇導(dǎo)出路徑與格式ifisequal(f,0),return;%取消保存直接返回y=app.bestCoords(:);tbl=table(y,'VariableNames',{'y_pred’});組裝導(dǎo)出表%解析擴(kuò)展名if%CSV導(dǎo)出分支%更新狀態(tài)欄完整代碼整合封裝================%構(gòu)建一個可獨(dú)立運(yùn)行的腳本，集成環(huán)境準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)流程、FFT特征、XGB訓(xùn)練、評估與GUI%%第一部分：環(huán)境初始化與依賴檢階段一內(nèi)容被融入GUI主程序之前以確保運(yùn)行環(huán)境穩(wěn)定%清空工作區(qū)變量，避免歷史狀態(tài)干擾%關(guān)閉全部警告提示，使輸出更簡潔%關(guān)閉可能存在的圖窗，避免句柄沖突%清空命令行窗口，便于觀察新的日志={'Signal_Toolbox','Statistics_%設(shè)定關(guān)鍵工具箱名稱用于可用性檢查vinfo=%讀取當(dāng)前安裝組件信息hasTool=ismember(toolNeeded,regexprep({vinfo.Name},'\s','%將工具箱名稱空格替換為下劃線后進(jìn)行匹配disp(table(toolNeeded',hasTool','VariableNames',{’Tool%輸出工具箱可用性清單用于記錄=%預(yù)置第三方工具箱安裝包目錄便于自動安裝if%若存在缺失并提供了安裝包目錄則嘗試安裝=dir(fullfile(tryInstallDir,%搜索可用的*.mltbx安裝包%遍歷可用安裝包matlab.addons.toolbox.installToolbox(fullfile(files(k).folder%逐個靜默安裝，出錯繼續(xù)后續(xù)%結(jié)束安裝循環(huán)uialert(app.fig,ME.message,'導(dǎo)入失敗%彈窗顯示錯誤信息%完成導(dǎo)入回調(diào)%結(jié)束導(dǎo)入回調(diào)評估回調(diào)%保護(hù)執(zhí)行避免界面卡死%未導(dǎo)入數(shù)據(jù)則提示=round(app.edDepth.Va二round(app.edWin.Val%讀取超參數(shù)值=round(app.edStr.Value)=round(app.edHor.Val%讀取步長與步數(shù)ifany([1r<=0,depth<1,win<16,stride<1end%基礎(chǔ)合法性校驗(yàn)%提取目標(biāo)序列與長度=%準(zhǔn)備窗函數(shù)與頻率軸=%初始化特征容器樣本二%去均值并加窗抑制泄漏F=fft(seg,NFFT);P2=abs(F/NFFP1(2:end-1)=2*P1(2:計(jì)算功率譜并做單邊能量修正%滑動生成=%=%提取主頻與譜質(zhì)心bA=sum(P1(freq<=0.05));bB=sum(P1(freq>0.05&freq<=0.15));bC=sum(P1(freq>0.15&freq<=0.sum(P1(freq>0.30));%計(jì)算四段能量帶exp(mean(log(P1+eps)))/(m%計(jì)算譜平坦度=mean(app.TT.flow(s:(s+win-=std(app.TT.flow(s:(s+win-1)));tdK=skewness(app.TT.flow(s:(s+win-1)));%計(jì)算時域統(tǒng)計(jì)%組裝單窗特征xTarget(s+win+horizon-1%堆疊特征與目標(biāo)并記錄起點(diǎn)成樣本構(gòu)建n=%時間順序切分比例%劃分訓(xùn)練集Xva=Xfeat(nTr+1:nTr+nVa,:);Yva=%劃分驗(yàn)證集=%劃分測試集%計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)=%應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化到三集合paramUI=app.param;paramUIrandom_search_params(Xtr,Ytr,Xva,Yva,paramUI,app.use%采用隨機(jī)搜索優(yōu)化超參num2str(bestScore,'%0.4%輸出搜索結(jié)果摘要=cvpartition(size(Xtr,1)器%遍歷各折=%獲取當(dāng)前折索引train_fft_xgb(Xtr(trIdx,:),Ytr(trIdx),Xtr(teIdx,:),Ytr(teIdx)%在當(dāng)前折訓(xùn)練模型predict_fft_xgb(mp_cv,Xtr(teIdx,:),app.usePyX%進(jìn)行折外預(yù)測-cvScores(kFold)=sqrt(-%計(jì)算并記錄RMSE成交叉驗(yàn)證num2str(mean(cvScores),’%0.4%顯示交叉驗(yàn)證結(jié)果用%通過篩選增強(qiáng)泛化if%檢測MRMR是否可用=%計(jì)算特征重要性排序elseif是否可用%計(jì)算排名索引=flipud(transpose(1:s%若均不可用則按列索引降序占位=min(10,numel(idxFe%選擇前10個重要特征==%在三集合同步降維=%若失敗則保留train_fft_xgb(Xtr,Ytr,Xva,Yva,bestParam,app.us%使用最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練predict_fft_xgb(finalModel,Xtr,app.usePyX%訓(xùn)練集預(yù)測predict_fft_xgb(finalModel,Xva,app.usePyX%驗(yàn)證集預(yù)測predict_fft_xgb(finalModel,Xte,app.usePy%測試集預(yù)測%基于驗(yàn)證殘差估計(jì)誤差尺度%計(jì)算雙側(cè)置信區(qū)間%保存最優(yōu)預(yù)測用于動畫app.meta.muF=muF;app.meta.sigF=sigF;%%==%預(yù)留評估指標(biāo)結(jié)構(gòu)%頂部圖區(qū)顯示驗(yàn)證曲線%直觀觀察擬合效果cla(app.axTop);plot(app.axhold(app.axTop,'on’);plot(app.axTop,YvaP,%底部圖區(qū)顯示測試曲線+區(qū)間%展示泛化效果cla(app.axBot);plot(app.axhold(app.axBot,'on');plot(app.%先畫真實(shí)與預(yù)測x=1:numel(YteP);fill(app%繪制置信區(qū)間帶hold(app.axBot,'off');legend(app.axBot,{’%完善圖形元素%計(jì)算多指標(biāo)并緩存%輸出綜合評估=1-sum(err_te.^2)/(sum((Yte-mean(YMAPE=mean(abs(err_te./(Yte+eps=quantile(err_te,0.95);ES=mean(err_te(err==struct('MSE',MSE,'R2',R2,'MAE’,MAE,'MAPE',MAPE,'MBS',ES);%將指標(biāo)寫入結(jié)構(gòu)體app.msg.Text='狀態(tài)：訓(xùn)練與評估完成，可繪制圖集或?qū)С鼋Y(jié)果%更新狀態(tài)欄提示%訓(xùn)練流uialert(app.fig,ME.message,'訓(xùn)練失敗%彈窗提示錯誤信息%%結(jié)束訓(xùn)練與評估回調(diào)%綜合圖%ifisempty(app.bestCoords)|%檢查是否有可繪制結(jié)果'尚未產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果’,'提示’);'尚未產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果’,'提示’);%缺少結(jié)果時進(jìn)行提示%讀取測試預(yù)測=%從底部軸的第%保證長度一致%計(jì)算殘差%%uigridlayout(fH,[2,3%采用2行3ax1=uiaxes(gl);ax1.Layout.Row=1;ax1.Layplot(ax1,ytrue,'-');hold(ax1,'on');plot(ax1,ypred,'-hold(ax1,'off');legend(ax1,{’'測試集對比’);ax2=uiaxes(gl);ax2.Layout.Row=2;ax2.Layout.Column=1;histogram(ax2,err,50);title(ax2,’殘差直方圖’);grid(ax2,'on');%第二行第一列顯示殘差直方圖ax3=uiaxes(gl);ax3.Layout.Row=seg=100;L=ceil(numel(err)/seg)*ePad(1:numel(err))=abs(err);E=reshape(ePad,seg,[])’colorbar(ax3);title(ax3,'誤差熱圖’);%第二列顯示誤差熱圖ax4=uiaxes(gl);ax4.Layout.Row=m=app.meta.metrics;vals=[m.MSEm.MAEm.MAPmax(0,m.ES)abs(m.MBE)];bar(ax4,set(ax4,'XTickLabel',{'MSE','MAE','MAPE','R2','VaRgrid(ax4,'on');title(ax4,'指標(biāo)柱狀圖’);%第三列顯示指標(biāo)柱狀%捕獲異常%彈窗顯示錯誤%%結(jié)束繪圖回調(diào)%動畫播if預(yù)測結(jié)果%提示需先訓(xùn)練y=app.bestCoord%準(zhǔn)備動畫數(shù)據(jù)cla(app.axBot);h=plot(app.axBot,grid(app.axBot,'on');xlim(anumel(y)]);%清空并初始化線對象ylim(app.axBot,[min(y)-std(y)max