處理時序數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。Transformer憑借其自注意力機制，在捕捉長距離依賴方面表現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢，而LSTM則擅長處理具有時間依賴關系的序列數(shù)據(jù)。然而，這兩種模型各自存在一定的局限性，Transformer模型通常對局部信息的捕捉能力較弱，而LSTM雖然能夠捕捉長時間序列中的依賴關系，但在面對長時間跨度時可能出現(xiàn)梯度消失或爆炸的問題。為了解決這些問題，近年來出現(xiàn)了諸如Transformer-LSTM組合模型等創(chuàng)新性方法，將兩者的優(yōu)點結合，以提高模型的泛化能力和預測精度。然而，盡管Transformer-LSTM組合模型在多變量回歸預測方面取得了顯著成績，但在復雜問題中，如何優(yōu)化模型的性能，進一步提高其預測精度，依然是一個亟待解決的難題。禿鷹搜索(BES,BeardedVultureSearch)算法作為一種新興的群體智能優(yōu)化算法，借鑒了禿鷹在覓食過程中高效的搜索策略，能夠有效地在高維復雜問題中進行全局搜索。與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，BES算法具有更好的全局搜索能力，且能夠在多峰問題中找到全局最優(yōu)解。BES算法在處理非線性、多變量和高維度問題時具有較高的優(yōu)勢，因此，將其應用于優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型的參數(shù)，將能夠有效提高模型的性能，尤其在多變量回歸預測任務中，表現(xiàn)出色。本項目旨在通過BES算法優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型，以提升模型在多變量回歸預測任務中的預測精度。具體而言，項目將利用BES算法來自動調(diào)整Transformer-LSTM組合模型的超參數(shù)，避免手動調(diào)參的復雜性，并通過此方式進一步提升模型的預測能力。該研究不僅有助于提升相關領域的預測精度，還能為未來的深度學習模型優(yōu)化提供新的思路和方法。項目目標與意義本項目的主要目標是通過結合禿鷹搜索(BES)算法與Transformer-LSTM組合模型，優(yōu)化多變量回歸任務中的預測精度。具體目標如下：Transformer-LSTM組合模型中的各個超參數(shù)(如學習率、批量大小、隱藏層數(shù)量、層數(shù)等)進行優(yōu)化，找出最佳的超參數(shù)組合，以提高模型的性2.提升多變量回歸預測的精度：該項目將重點解決多變量回歸任務中數(shù)據(jù)維度較高、特征之間存在復雜非線性關系等問題。通過結合BES算法的全局優(yōu)化能力和Transformer-LSTM模型的強大表達能力，能夠有效提升回歸預測的精度。3.建立高效的預測模型：通過優(yōu)化后的模型，不僅能夠提高回歸任務的預測準確性，還能為其他類似任務的優(yōu)化提供有力的工具和框架。尤其是，在面對具有時間依賴性和復雜非線性關系的時序數(shù)據(jù)時，模型的優(yōu)勢會更加4.推動深度學習模型優(yōu)化的創(chuàng)新應用：BES算法結合深度學習模型的優(yōu)化在多個領域具有廣泛應用，包括但不限于能源預測、股票市場分析、氣象預測等。項目的研究成果不僅能夠應用于特定領域，還能為其他領域中的模型優(yōu)化問題提供參考和借鑒。本項目的意義在于，首先，它填補了傳統(tǒng)回歸模型在多變量問題中的不足，通過深度學習和優(yōu)化算法的結合，提升了多變量回歸預測的精度。其次，本項目提供了一種新的模型優(yōu)化方案，即將BES算法應用于深度學習模型的優(yōu)化中，為深度學習領域的優(yōu)化研究開辟了新的思路。最后，該研究能夠為實踐中的工程問題提供有效的解決方案，尤其是在處理復雜時序數(shù)據(jù)和非線性回歸問題時，提供了強大的支持。項目挑戰(zhàn)本項目面臨的主要挑戰(zhàn)主要包括以下幾個方面：1.高維度數(shù)據(jù)處理問題：在多變量回歸預測任務中，數(shù)據(jù)維度通常較高，而高維度數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)稀疏、特征冗余等問題，這會導致模型訓練過程中計算復雜度高、訓練時間長，甚至可能影響模型的泛化能力。如何高效處理這些數(shù)據(jù)，避免維度災難，是項目中的一個重要挑戰(zhàn)。2.模型融合問題：雖然Transformer和LSTM各自具備處理時序數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，但將這兩種模型進行有效融合仍然存在一定的困難。在模型融合過程中，如何保持兩種模型的優(yōu)勢，同時避免過擬合，確保模型的穩(wěn)定性和泛化能力，是需要深入研究的問題。3.優(yōu)化算法的應用問題：雖然BES算法具有很強的全局搜索能力，但其計算過程中的收斂速度和計算資源消耗仍然是問題所在。BES算法在優(yōu)化深度學習模型時，如何在保證較高優(yōu)化精度的同時，減少計算資源消耗，并提高算法的收斂速度，是本項目面臨的另一個技術難題。4.超參數(shù)調(diào)整問題：Transformer-LSTM組合模型的超參數(shù)眾多，如學習率、隱藏層數(shù)量、層數(shù)等，如何利用BES算法進行有效的超參數(shù)搜索，以達到最佳的優(yōu)化效果，是本項目的核心問題。由于超參數(shù)調(diào)整的空間較大，如何避免陷入局部最優(yōu)解，確保全局最優(yōu)解的搜索，是優(yōu)化過程中不可忽視5.模型評估與驗證問題：項目中模型的評估標準將主要依據(jù)多變量回歸預測的精度，但如何科學、合理地選擇評估指標，特別是在面對不同特征的多變量回歸任務時，如何確保評估的客觀性和全面性，也是一個值得關注的項目特點與創(chuàng)新1.BES算法的創(chuàng)新應用：傳統(tǒng)上，BES算法主要用于求解優(yōu)化問題，而在本項目中，BES算法被創(chuàng)新性地應用于深度學習模型的優(yōu)化過程中。這一創(chuàng)新應用不僅能夠提升Transformer-LSTM組合模型的性能，還能夠為深度學習領域的優(yōu)化問題提供新的解決方案。通過BES算法優(yōu)化模型的超參數(shù)，發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提高模型在處理時序數(shù)據(jù)和多變量回歸任務中的精度。該模型的創(chuàng)新之處在于通過深度學習和優(yōu)化算法的結合，克服了傳統(tǒng)模型在回歸問題中的局限性。3.高效的全局優(yōu)化：BES算法具有較強的全局優(yōu)化能力，能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解。因此，應用BES算法進行超參數(shù)優(yōu)化，可以確保Transformer-LSTM組合模型的參數(shù)設置達到全局最優(yōu)，從而提升模型的精度和泛化能力。4.多領域的應用潛力：通過本項目優(yōu)化的模型，不僅可以應用于能源預測、股市分析等領域，還可以廣泛應用于環(huán)境監(jiān)測、疾病預測、金融風險評估等眾多領域，具有較強的跨領域應用潛力。項目應用領域1.能源預測領域：在能源預測中，特別是電力需求預測、太陽能和風能的預測等問題中，數(shù)據(jù)通常具有較強的時間依賴性和非線性特征。通過優(yōu)化后的Transformer-LSTM組合模型，可以提高預測精度，幫助電力公司合理安排電力生產(chǎn)和供應。2.金融市場分析領域：在股票市場、外匯市場等金融領域，預測價格走勢是一個關鍵任務。通過多變量回歸模型對歷史數(shù)據(jù)進行訓練，可以預測未來的價格變化趨勢，為投資者提供決策支持。3.氣象預測領域：氣象數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出明顯的時序特征，且受多個因素的影響。利用優(yōu)化后的模型進行氣象預測，能夠提高預報的精度，提前做出氣象預警，減少自然災害帶來的損失。4.智能交通領域：在交通流量預測、道路擁堵預測等智能交通系統(tǒng)中，時序數(shù)據(jù)的處理尤為重要。通過使用本項目中的優(yōu)化模型，可以有效提高交通預測的準確性，從而實現(xiàn)更智能的交通調(diào)度和管理。5.環(huán)境監(jiān)測與預測：在環(huán)境監(jiān)測領域，通過對空氣質(zhì)量、水質(zhì)等多種變量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行回歸預測，能夠提供及時的預警信息，幫助相關部門采取有效的環(huán)境保護措施。項目模型架構項目模型的架構包含多個關鍵組件，分別是數(shù)據(jù)預處理、Transformer-LSTM組合模型、BES算法優(yōu)化模塊和回歸預測模塊。具體架構如下：1.數(shù)據(jù)預處理：包括數(shù)據(jù)的清洗、歸一化處理、特征提取等，確保輸入數(shù)據(jù)2.Transformer模型：利用自注意力機制捕捉輸入序列中的全局依賴關系。3.LSTM模型：在Transformer模型的基礎上，進一步處理時間序列數(shù)據(jù)中的局部依賴關系。4.BES算法優(yōu)化：使用BES算法對Transformer-LSTM模型的超參數(shù)進行優(yōu)化，以提高模型預測精度。5.回歸預測模塊：最終結合優(yōu)化后的模型進行回歸預測，輸出多變量回歸結項目模型描述及代碼示例以下是該項目中的模型實現(xiàn)步驟及代碼示例：復制代碼%標準化數(shù)據(jù)features=(features-mean(features))./std(f復制代碼sequenceInputLayer(size(features,2))%輸入層，特征維度transformerLayer(256,'NumHeads',8)%Transformer層lstmLayer(128,'OutputMode’,'last')%LSTM層fullyConnectedLayer(1)%%BES算法實現(xiàn)代碼，優(yōu)化學習率、批量大小等超參數(shù)options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'InitialLearnRate',trained_model=trainNetwork(features,labels,laypredictions=predict(trained_model,features);mse=mean((predictions-labels)項目模型算法流程圖-收集時序數(shù)據(jù)，處理多變量特征-對數(shù)據(jù)進行標準化和歸一化處理2.Transformer-LSTM組合模型搭建-構建Transformer模型以捕捉長依賴3.超參數(shù)優(yōu)化-使用禿鷹搜索(BES)算法對模型的超參數(shù)(學習率、批量大小、LSTM隱藏單元數(shù)、Transformer層數(shù)等)進行優(yōu)化-使用訓練數(shù)據(jù)對優(yōu)化后的Transformer-LSTM模型進行訓練-使用驗證集評估模型的性能，進行調(diào)參和調(diào)整5.預測與結果輸出-對測試集進行預測，輸出多變量回歸結果-對模型的預測結果進行評估(例如，均方誤差MSE)一根據(jù)預測結果進行模型評估，分析誤差來源-根據(jù)評估結果進一步優(yōu)化模型，進行迭代訓練和優(yōu)化-在生產(chǎn)環(huán)境中部署優(yōu)化后的模型一提供實時數(shù)據(jù)預測與分析服務-監(jiān)控模型的性能，進行實時調(diào)整與維護項目目錄結構設計及各模塊功能說明data/#數(shù)據(jù)目錄raw/#原始數(shù)據(jù)文件processed/#處理后的數(shù)據(jù)文件src/#源代碼目錄preprocessing/#數(shù)據(jù)預處理模塊L—normalization.m#model/#模型定義與訓練模塊L—transformer_lstm.m#Transformer-LSTM組合模型定義training.m#模型訓練與驗證optimization/#超參數(shù)優(yōu)化模塊bes_optimizer.m#禿鷹搜索算法優(yōu)化代碼evaluation/#模型評估模塊L—evaluation_metrics.m#utils/#工具函數(shù)config/#配置文件目錄settings.json#配置參數(shù)，如學習率范圍、迭代次數(shù)等結合數(shù)據(jù)可視化工具(如D3.js、ECharts等)展示數(shù)據(jù)趨勢和預測結果。深度學習模型進行高效計算。這在實時預測、批量數(shù)據(jù)處理等任務中尤為重要。為確保項目的持續(xù)集成與交付，使用GitLab、Jenkins等工具建立CI/CD管道。Flask、FastAPI等框架前端界面提供交互式數(shù)據(jù)展示，支持結果的導出功能(例如CSV格式),以便用項目應該注意事項1.數(shù)據(jù)質(zhì)量：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是成功應用深度學習模型的基礎。需要確保數(shù)據(jù)完整性，及時處理缺失數(shù)據(jù)和異常值，避免數(shù)據(jù)污染。2.模型過擬合問題：深度學習模型容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，需要通過交叉驗證、正則化、Dropout等方法控制過擬合，確保模型具有良好的泛化能力。3.計算資源需求：深度學習模型尤其是基于Transformer和LSTM的組合模4.實時性要求：對于實時預測系統(tǒng)，需要考慮模型推理的時間延遲，優(yōu)化模型推理過程，減少響應時間，以滿足實時性要求。5.系統(tǒng)可擴展性：隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務需求的增加，系統(tǒng)需要具備良好的可擴展性，能夠支持分布式計算和多任務處理。6.用戶隱私保護：在處理敏感數(shù)據(jù)時，需要特別注意用戶隱私的保護，確保數(shù)據(jù)加密和訪問控制。7.模型更新機制：隨著數(shù)據(jù)的積累和業(yè)務環(huán)境的變化，模型需要定期更新。需要設計合適的模型更新流程，確保模型持續(xù)優(yōu)化。8.合規(guī)性和法律要求：在處理數(shù)據(jù)時，特別是涉及到用戶隱私和敏感數(shù)據(jù)時，需要確保系統(tǒng)符合相關的法律和合規(guī)性要求，例如GDPR等。項目未來改進方向1.自動化特征工程：引入自動化特征工程算法，自動從原始數(shù)據(jù)中提取有效特征，以減少人工干預，提高模型的自適應能力。2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：未來的模型可以進一步支持多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，包括圖像、文本等，提升模型的多維度理解能力。3.集成學習方法：結合多個模型的優(yōu)點，利用集成學習方法(如XGBoost、LightGBM、Stacking等)進一步提升預測性能，減少單一模型的局限性。4.自監(jiān)督學習：結合自監(jiān)督學習方法，利用未標記的數(shù)據(jù)進行訓練，進一步提升模型的學習能力，減少對標簽數(shù)據(jù)的依賴。5.遷移學習與預訓練模型：通過遷移學習方法，將在其他任務上預訓練的模型應用于當前任務，減少訓練時間，并提升模型的表現(xiàn)。6.在線學習與增量更新：隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)更新，在線學習和增量更新方法可以確保模型能夠在實時場景下不斷優(yōu)化，提高長期預測能力。7.邊緣計算和智能終端集成：將模型部署到邊緣計算環(huán)境中，使得智能設備能夠獨立進行預測和分析，減少對云端計算資源的依賴。8.更強的解釋性和可解釋性：在深度學習模型的基礎上，開發(fā)更強的可解釋性技術，幫助用戶理解模型的預測結果和決策過程。if~license('test',toolboxes{i})%如果未安裝工具箱，可以使用以下代碼來安裝：%matlab.addons.install('pathfprintf('工具箱"%s"已安裝。\n',toolboxes{i});解釋：若使用GPU加速來訓練深度學習模型，需要檢查GPU是否可用。復制代碼gpuDeviceCount;%查看GPU設備數(shù)量gpuDevice(1);%設置為第一個可用的GPU設備解釋：3.數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)準備階段包括導入和導出數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)窗口化、填補缺失值和異常值的檢測與處理，以及特征提取和數(shù)據(jù)標準化。復制代碼%數(shù)據(jù)導入data=readtable('your_data.csv');%從CSV文件中讀取數(shù)據(jù)%數(shù)據(jù)預處理：填補缺失值data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補缺失值z_scores=zscore(data{:,:});%計算Z-scoredata=data(all(abs(z_scores)<3,2),:);%刪除異常值%數(shù)據(jù)標準化data=normalize(data);%對數(shù)據(jù)進行標準化%特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取特征X=data(:,1:end-1);%選擇除最后一列之外的所有列作為特征%數(shù)據(jù)集劃分：80%訓練集，20%測試集cv=cvpartition(height(data),'HX_train=X(training(cv),:);Y_train=Y(training(cv),:);1.禿鷹搜索(BES)算法禿鷹搜索算法是一種全局優(yōu)化算法，模仿禿鷹尋找食物的過程。在本項目中，BES算法被用于優(yōu)化Transformer-LSTM組合模型的超參數(shù)。復制代碼function[best_params,best_score]=BES_optimizer(model,X_t%初始化BES算法的參數(shù)population_size=50;%種群大小max_iter=100;%最大迭代次數(shù)lower_bound=[1e-5,16];%學習率和批量大小的下界upper_bound=[1e-1,256];%學習率和批量大小的上界%隨機初始化種群population=lower_bound+rand(population_size,2).*(upper_boundscores=zeros(popula%評估初始種群的適應度params=population(i,:);%獲取當前個體的參數(shù)model_params=struct('learning_rate',params(1),'batparams(2));%設置模型的超參數(shù)score=evaluate_model(model,X_train,Y_tra評估模型scores(i)=score;%保存模型的得分%迭代優(yōu)化foriter=1:max_%選擇適應度較高的個體[~,idx]=min(scores);%找到最小得分best_params=population(idx,:);%獲取最優(yōu)參數(shù)組合best_score=scores(idx);%獲取最優(yōu)得分%更新種群population=update_population(population,bestparams,scores);%更新種群位置%重新評估更新后的種群fori=1:popparams=population(i,:);model_params=struct('learning_rate',params(1score=evaluate_model(m解釋：2.評估模型性能評估模型的性能主要使用交叉驗證和誤差度量(例如MSE)。復制代碼functionscore=evaluate_model(model,X_train,Y%設置優(yōu)化器和學習率options=trainingOptions('adam','InitialLearnRate',model_params.learning_rate,...'MiniBatchSize',modelparams.batch_siztrained_model=trainNetwork(X_train,Y_train,model,optionY_pred=predict(trained_model,X_train);%計算均方誤差(MSE)mse=mean((Y_train-Y_pred).^2);解釋：1.構建Transformer-LSTM組合模型復制代碼%構建Transformer-LSTM組合模型transformerLayer(128,'NumHeads',8)%Transformer層fullyConnectedLayer(1)%輸出層regressionLayer];%回歸層model=layers;%返回模型解釋：2.設置訓練模型與優(yōu)化器復制代碼options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'InitialLearnRate',解釋：1.多指標評估復制代碼%計算各種性能指標mse=mean((Y_test-Y_pred).^2);%均方誤差r2=1-sum((Y_test-Y_pred).^2)/sum((Y_test-mean(Y_test)).^2);%mae=mean(abs(Y_test-Y_pred));%平均絕對誤差mape=mean(abs((Y_test-Y_pred)./Y_test))*100;%平均絕對百分比誤差解釋：·計算并輸出多個性能指標，包括MSE、R2、MAE和MAPE等，用于全面評估模型的預測性能。2.繪制誤差熱圖解釋：·heatmap用于繪制預測誤差的熱圖，直觀顯示預測誤差的分布。3.繪制殘差圖解釋：·繪制殘差圖，顯示模型在不同測試樣本上的殘差。第五階段：精美GUI界面設計戶可以通過此界面來選擇數(shù)據(jù)文件、設置模型參數(shù)、進行模型訓練與評估、并導1.文件選擇模塊：讓用戶選擇數(shù)據(jù)文件。2.參數(shù)設置模塊：讓用戶設置模型的參數(shù)。3.模型訓練模塊：用戶點擊按鈕后訓練模型。4.結果顯示模塊：顯示模型訓練的結果。5.實時更新模塊：實時展示訓練過程的準確率、損失等。6.錯誤提示與文件選擇回顯：檢測用戶輸入的合法性并提供錯誤提示，顯示選擇的文件路徑。7.動態(tài)布局：根據(jù)窗口大小動態(tài)調(diào)整界面布局。復制代碼%創(chuàng)建一個圖形界面窗口f=figure('Position',[100,100,800,600],'Name’,'BES優(yōu)化模型%文件選擇模塊uicontrol('Style','text','Position',[50,540,100,30],'Stfile_button=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[160,540,file_path=uicontrol('Style','edit','Position',[270,540,450,30],'Enable','off');%顯示文件路徑%參數(shù)設置模塊uicontrol('Style','text','Position',[50,480,100,30],'Stlearning_rate=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,480,uicontrol('Style','text','Position',[50,440,100,30],'Stbatch_size=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,440,100,uicontrol('Style','text','Position',[50,400,100,30],'Stepochs=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,400,100,30],%模型訓練模塊train_button=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[50,340,100,30],'String',’訓練模型’,'Callback',@train_model);%結果顯示模塊result_text=uicontrol('Style’,'text','Position',[50,280,300,loss_display=uicontrol('Style’,'text','Positionaccuracy_display=uicontrol('Style’,'text','Position',[50,200,%錯誤提示框error_message=uicontrol('Style','text'30],'String',’','ForegroundColor','red'functionsiffilename~=0set(file_path,'String',fullfifunctiontrain_molr=str2double(get(learning_bs=str2double(get(batch_size,'String’));ep=str2double(get(epochs,'String'));data_file=get(fiifisempty(data_file)||~exist(data_file,'file’)%加載數(shù)據(jù)data=readtable(data_file);cv=cvpartition(height(daX_train=X(training(cv),:);Y_train=Y(training(cv),:);X_test=X(test(cv),:);%設置模型model=create_model();%使用之前定義的模型options=trainingOptions('adam',''InitialLearnRate',lr,'Mini%訓練模型trained_model=trainNetwork(X_train,Y_train,model,%預測與評估Y_pred=predict(trained_model,X_test);mse=mean((Y_test-Y_pred).^2);accuracy=1-mse;%示例：可以改為其他評估指標%更新結果顯示set(loss_display,'String',['損失值set(accuracy_display,'String',['準確率：',%錯誤提示框set(error_message,'String',['錯誤：',err.message]);1.防止過擬合(L2正則化、早停、數(shù)據(jù)增強)functionmodel=create_model_wittransformerLayer(128,'NumHeads',8,'WeightRegulalstmLayer(64,'WeightRegularizerL2',0.01)%L2options=trainingOptions('ad'InitialLearnRate',0.001,...model=layers;%返回模型解釋：·在create_model_with_regularizatio·WeightRegularizerL2用于2.超參數(shù)調(diào)整(通過交叉驗證調(diào)整超參數(shù))functionbest_params=tune_hyperparameters(X_train,Y_t%設置超參數(shù)搜索空間learning_rates=[0.0001,0.001,0batch_sizes=[16,32,64];best_params=struct('learning_rate',NaN,'batch_size',NaN);%訓練模型model=create_model_with_regularization();options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',50,'InitialLearnRate',lr,...=trainNetwork(X_train,Y_tr%預測并計算MSEY_pred=predict(trained_modemse=mean((Y_train-Y_pred).^2);%比較當前模型與最優(yōu)模型的MSEifmse<best_scorebest_params.learning_best_params.batch_size=bs;3.增加數(shù)據(jù)集與優(yōu)化超參數(shù)復制代碼%使用更大的數(shù)據(jù)集訓練模型new_data=load('additional_data.mat');%加載新的數(shù)據(jù)集X_combined=[X_train;new_data.X];%合并訓練集Y_combined=[Y_train;new_data.Y];%合并標簽%重新訓練模型best_params=tune_hyperparameters(X_combined,Y_combined);%調(diào)整超參數(shù)解釋：復制代碼%清空環(huán)境變量clear;%清除所有變量clc;%清空命令行%關閉所有圖窗closeall;%關閉所有圖窗%關閉警告信息warning('off’,'all');%關閉所有警告%檢查所需工具箱toolboxes={'DeepLearningToolbox','MATLABCoder','ParallelComputingif~license('test',toolboxes{i})fprintf('工具箱"%s"未安裝。\n',toolboxes{i});%如果未安裝工具箱，可以使用以下代碼來安裝：%matlab.addons.install('path_fprintf('工具箱"%s"已安裝。\n',toolboxes{i});gpuDeviceCount;%查看GPU設備數(shù)量gpuDevice(1);%設置為第一個可用的GPU設備%數(shù)據(jù)導入data=readtable('your_data.csv');%從CSV文件中讀取數(shù)據(jù)%數(shù)據(jù)預處理：填補缺失值data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補缺失值%異常值處理：Z-score方法z_scores=zscore(data{:,:});%計算Z-scoredata=data(all(abs(z_scores)<3,2),:);%刪除異常值%數(shù)據(jù)標準化data=normalize(data);%對數(shù)據(jù)進行標準化%特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取特征X=data(:,1:end-1);%選擇除最后一列之外的所有列作為特征Y=data(:,end);%選擇最后一列作為標簽%數(shù)據(jù)集劃分：80%訓練集，20%測試集cv=cvpartition(height(datX_test=X(test(cv),:);Y_test=Y(test(cv),:);function[best_params,best_score]=BES_optimizer(model%初始化BES算法的參數(shù)population_size=50;%種群大小upper_bound=[1e-1,256];%學習率和批量大小的上界%隨機初始化種群population=lower_bound+rand(population_size,2).*(upper_boundscores=zeros(popul%評估初始種群的適應度params=population(i,:);%獲取當前個體的參數(shù)model_params=struct('learning_rate',params(1),'batch_size’,score=evaluate_model(model,X_train,Y_train,model_params);%scores(i)=score;%保存模型的得分%迭代優(yōu)化foriter=1:max_%選擇適應度較高的個體[~,idx]=min(scores);%找到最小得分best_params=population(idx,:);%獲取最優(yōu)參數(shù)組合best_score=scores(idx);%獲取最優(yōu)得分%更新種群population=update_population(population,best_params,scores);%更新種群位置%重新評估更新后的種群fori=1:popparams=population(i,:);model_params=struct('learning_rate',params(1score=evaluate_model(mfunctionscore=evaluate_model(model,X_train,Y_train,modelparam%設置優(yōu)化器和學習率options=trainingOptions('adam','model_params.learning_rate,...'MiniBatchSize',modelparams.batch_size,'Max%訓練模型trained_model=trainNetwork(X_train,Y_train,model,options);Y_pred=predict(trained_mode%計算均方誤差(MSE)mse=mean((Y_traiscore=mse;%將得分設為MSEfunctionmodel=create_model()%構建Transformer-LSTM組合模型sequenceInputLayer(1)%輸入層，假設每個序列只有一個特征transformerLayer(128,'NumHeads',8)%Transformer層fullyConnectedLayer(1)%輸出層model=layers;%返回模型options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100%計算各種性能指標mse=mean((Y_test-Y_pred).^2);%均方誤差r2=1-sum((Y_test-Y_pred).^2)/sum((Y_test-mean(Y_test)).^2);%mae=mean(abs(Y_test-Y_pred));%平均絕對誤差mape=mean(abs((Y_test-Y_pred)./Y_test))*100;%平均絕對百分比誤差heatmap(abs(Y_test-Y_pred));%畫出預測誤差的熱圖%創(chuàng)建一個圖形界面窗口f=figure('Position',[100,100,800,600],'Name’,'BES優(yōu)化模型%文件選擇模塊uicontrol('Style’,'text','Position',[50,540,100,30],'Stfile_button=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[160,540,file_path=uicontrol('Style','edit','Position',[270,540,450,30],'Enable','off');%顯示文件路徑%參數(shù)設置模塊uicontrol('Style','text','Position',[50,480,100,30],'Stlearning_rate=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,480,uicontrol('Style','text','Position',[50,440,100,30],'Stbatch_size=uicontrol('Style’,'edit','Position',[1uicontrol('Style','text','Position',[50,400,100,30],'Stepochs=uicontrol('Style’,'edit','Position',[160,400,100,30],%模型訓練模塊train_button=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[50,340,100,30],'String',’%結果顯示模塊result_text=uicontrol('Style','text','Positionloss_display=uicontrol('Style','text','Positaccuracy_display=uicontrol('Style','text','Position',[5300,30],'String',’準確率：');%動態(tài)布局調(diào)整%錯誤提示框error_message=uicontrol('Style','text','Position',[50,160,600,30],'String','','ForegroundColor','red',function[filename,pathname]=uigetfile('*.csv','選擇數(shù)據(jù)文件’);iffilename~=0set(file_path,'String',fullfile(paset(error_message,'String','未選擇任何文件!’);functiontrain%獲取用戶輸入的參數(shù)lr=str2double(get(learning_rate,'String'));bs=str2double(get(batch_size,'String’));ep=str2double(get(epochs,'String'));%選擇文件路徑ifisempty(data_file)||~exist(data_file,'file’)set(error_message,'String','請選擇有效的數(shù)據(jù)文件!');%加載數(shù)據(jù)data=readtable(data_file);%劃分訓練集和測試集Cv=cvpar