數(shù)據(jù)模式時，這些方法往往表現(xiàn)出較大的局限非線性變化明顯時。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等深度學(xué)習(xí)算法，尤其是雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)和注意力機(jī)制(AttentionMechanism)的引入，為時間序列預(yù)測帶來了新的突破。CNN擅長從局部時間序列中提取復(fù)雜的特征，BiLSTM則可以通過其雙向傳播的特點，捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長短期依賴關(guān)系。而Attention機(jī)制則可以幫助網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注數(shù)據(jù)中的重要部分，從而有效地提升預(yù)測性能。預(yù)測模型逐漸成為了當(dāng)前研究的熱點。通過這種模型，我們可以同時考慮時間序列的空間和時間特征，從而提升多步預(yù)測的精度。這種方法的優(yōu)點在于能夠處理高維度、復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)，特別適用于需要高準(zhǔn)確度的預(yù)測任務(wù)，如金融市場價格預(yù)測、能源消耗預(yù)測等。在這個背景下，本項目基于CNN-BiLSTM-Attention網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，旨在針對多變量時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多步預(yù)測。該方法將不同模型的優(yōu)勢結(jié)合起來，以實現(xiàn)更高精度的預(yù)測，并為實際應(yīng)用提供更強(qiáng)的技術(shù)支持。項目目標(biāo)與意義本項目的目標(biāo)是設(shè)計并實現(xiàn)一個基于CNN-BiLSTM-Attention的多變量時間序列多步預(yù)測模型，解決傳統(tǒng)模型在高維度、多變量時間序列預(yù)測中遇到的精度和效率瓶頸。具體目標(biāo)如下：1.多變量時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理與特征提?。和ㄟ^數(shù)據(jù)清洗、歸一化、缺失值處理等手段，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時，使用CNN來提取時間序列中的局部特征，以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。2.設(shè)計CNN-BiLSTM-Attention混合模型：CNN用于自動提取時序數(shù)據(jù)中的局部空間特征，BiLSTM用于捕捉數(shù)據(jù)的時序依賴關(guān)系，Attention機(jī)制用于提升模型的自適應(yīng)性，使得模型能夠自動關(guān)注關(guān)鍵時刻和重要特征。3.多步預(yù)測能力的提升：通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得模型不僅能夠進(jìn)行單步預(yù)測，還能夠有效地進(jìn)行多步預(yù)測，提供更具前瞻性的決策支持。4.模型評估與優(yōu)化：通過引入交叉驗證、調(diào)參、誤差分析等手段，綜合評估模型的預(yù)測能力，并根據(jù)實驗結(jié)果不斷優(yōu)化模型。本項目的實現(xiàn)具有重要的理論意義和實踐價值。首先，項目推動了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用，尤其是多變量、多步預(yù)測問題的解決方案。其次，項目為實際業(yè)務(wù)提供了高效、精準(zhǔn)的預(yù)測工具，能夠為工業(yè)、金融、氣候等領(lǐng)域的決策提供有力支持。例如，在金融市場中，能夠提前預(yù)判市場走勢；在能源管理中，能夠精準(zhǔn)預(yù)測未來的能源需求；在氣候預(yù)測中，能夠準(zhǔn)確預(yù)測天氣變化。項目挑戰(zhàn)列的變化呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系時，模型在預(yù)些對可解釋性要求較高的領(lǐng)域(如金融、醫(yī)療等),如何提升模型的可解項目特點與創(chuàng)新本項目的創(chuàng)新之處在于結(jié)合了CNN、BiLSTM和Attention機(jī)制，以此來提升多變特征，而本項目通過CNN提取局部特征，結(jié)合BiL精度。通過將Attention機(jī)制與BiLSTM結(jié)合，本項目能夠有效提升模型在多步預(yù)測中的表現(xiàn)。3.多步預(yù)測的優(yōu)化：通過精心設(shè)計的模型架構(gòu)和優(yōu)化策略，本項目能夠處理多步預(yù)測的挑戰(zhàn)，避免了傳統(tǒng)方法在多步預(yù)測中遇到的誤差累積問題。此外，模型還能夠在不同時間步長上進(jìn)行自適應(yīng)的預(yù)測，從而大大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。4.可解釋性與透明性：盡管深度學(xué)習(xí)模型本身具有較低的可解釋性，但本項目通過Attention機(jī)制和模型可視化手段，提升了模型的透明性。用戶可以通過查看Attention權(quán)重，理解模型在進(jìn)行預(yù)測時，關(guān)注了哪些時間步和特征維度，從而增加了模型的可操作性和可理解性。項目應(yīng)用領(lǐng)域本項目基于CNN-BiLSTM-Attention多變量時間序列多步預(yù)測模型，具有廣泛的應(yīng)用前景，特別是在需要精準(zhǔn)預(yù)測未來多個時間步的數(shù)據(jù)分析任務(wù)中。具體應(yīng)用1.金融市場預(yù)測：在金融領(lǐng)域，時間序列數(shù)據(jù)通常反映了市場價格、股市指數(shù)、商品價格等動態(tài)變化。通過本項目的多步預(yù)測模型，能夠提前預(yù)判未來的市場走勢，為投資者提供有效的決策支持。同時，通過捕捉多變量的依賴關(guān)系，模型能夠考慮不同因素對市場的影響，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。2.能源管理：在能源領(lǐng)域，尤其是在電力負(fù)荷預(yù)測、風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電等問題中，時間序列預(yù)測被廣泛應(yīng)用。通過多變量預(yù)測模型，能夠提前預(yù)測未來的能源需求或供應(yīng)情況，幫助能源公司優(yōu)化資源配置，提高能源使3.氣候變化預(yù)測：氣候變化是一個長期且復(fù)雜的過程，涉及多個環(huán)境變量(如溫度、濕度、降水量等)的變化。通過本項目的模型，能夠根據(jù)歷史氣候數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的氣候趨勢，提前做出應(yīng)對措施，為農(nóng)業(yè)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域提供科學(xué)依據(jù)。4.智能制造：在工業(yè)生產(chǎn)中，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、生產(chǎn)質(zhì)量控制等任務(wù)都涉及到大量的時間序列數(shù)據(jù)。通過本項目的預(yù)測模型，能夠提前識別潛在的生產(chǎn)問題，幫助企業(yè)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，降低停機(jī)時間，提高生產(chǎn)效率。5.醫(yī)療健康：醫(yī)療領(lǐng)域中的許多任務(wù)，如疾病預(yù)測、健康監(jiān)測等，都依賴于時間序列數(shù)據(jù)(如患者生理參數(shù)的變化)。通過本項目的多步預(yù)測模型，可以實時監(jiān)測患者健康狀況，提前預(yù)警可能的疾病風(fēng)險，為個性化醫(yī)療提供支持。項目效果預(yù)測圖程序設(shè)計在本項目中，預(yù)測圖可以幫助用戶理解模型的性能及其在多步預(yù)測中的表現(xiàn)。下BiLSTM是RNN的擴(kuò)展，能夠通過雙向傳播捕捉序列數(shù)據(jù)中的長短期依賴關(guān)系。它通過正向和反向兩個LSTM層來捕捉序列的全局信息，使得模型在時間序列的上下文中有更豐富的表達(dá)能力。Attention機(jī)制通過自適應(yīng)權(quán)重機(jī)制，選擇性地關(guān)注輸入序列中的關(guān)鍵信息。通過加權(quán)和機(jī)制，模型能夠動態(tài)地聚焦于最重要的時間步，避免了對不相關(guān)信息的關(guān)注，從而提高了多步預(yù)測的精度。Attention機(jī)制的工作原理：模型的整體架構(gòu)可以分為三個模塊：最終的模型架構(gòu)如下所示：這個架構(gòu)能夠有效地應(yīng)對多變量時間序列多步預(yù)測問題，在處理復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)時，能夠達(dá)到較高的預(yù)測精度。項目模型算法流程圖設(shè)計以下是基于CNN-BiLSTM-Attention多變量時間序列多步預(yù)測模型的詳細(xì)算法流程設(shè)計概覽。此流程描述了項目實現(xiàn)的每一個階段和具體的操作步驟。復(fù)制代碼1.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段：-數(shù)據(jù)加載：從不同數(shù)據(jù)源加載時間序列數(shù)據(jù)。一缺失值處理：對數(shù)據(jù)中的缺失值進(jìn)行填充。-數(shù)據(jù)歸一化：對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)的一致性。一特征選擇：選擇與預(yù)測目標(biāo)高度相關(guān)的特征。2.特征提取階段：-CNN特征提取：通過卷積層提取時間序列中的局部特征(局部空間模式)。一特征圖池化：通過池化層減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要特征。3.時序建模階段：-BiLSTM建模：雙向LSTM模型用來捕捉時間序列中的長短期依賴關(guān)系。-雙向傳播：通過正向和反向傳播對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，確保信息傳遞的完4.注意力機(jī)制階段：-計算Attention權(quán)重：根據(jù)數(shù)據(jù)的不同部分自動計算Attention權(quán)重，增強(qiáng)重要部分的影響。-加權(quán)輸出：通過加權(quán)平均的方式將不同時間步的特征融合到一起，優(yōu)化模型關(guān)注點。-多步預(yù)測：根據(jù)提取的特征和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多步預(yù)測，輸出未來多個時間步的預(yù)測結(jié)果。-模型評估：使用常見的評估指標(biāo)(如RMSE、MAE、MSE等)對模型性能進(jìn)行6.結(jié)果輸出階段：-可視化展示：通過圖表顯示預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的比較，幫助分析預(yù)測的一模型保存與導(dǎo)出：將訓(xùn)練好的模型保存到磁盤中，方便后續(xù)使用。7.模型優(yōu)化階段：一超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過交叉驗證等方式調(diào)整模型的超參數(shù)。-過擬合處理：采用正則化、早停等技術(shù)防止模型過擬合。項目部署與應(yīng)用數(shù)據(jù)處理，并且具有良好的擴(kuò)展性和可維護(hù)性。基于容器化技術(shù)(如o使用Docker容器化技術(shù)，將項目及其依賴封裝在容器中，確?？缙脚_兼容o設(shè)置CUDA支持的GPU/TPU環(huán)境，以加速模型訓(xùn)練和推理過程。o加載訓(xùn)練好的模型(如.h5文件)并進(jìn)行推理。o系統(tǒng)應(yīng)能夠從數(shù)據(jù)源(如傳感器、數(shù)據(jù)庫、API等)實時接收數(shù)據(jù)，并及時o使用TensorFlow或PyTorch的GPU加速版本，利用GPU或TPU硬件加速模o使用Prometheus和Grafana進(jìn)行性能監(jiān)控，設(shè)置警報9.API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成：著新的數(shù)據(jù)流入實時更新和優(yōu)化，提升模型在動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)能力。項目總結(jié)與結(jié)論在本項目中，我們成功實現(xiàn)了基于CNN-BiLSTM-Attention模型的多變量時間序列多步預(yù)測。通過集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制，我們有效地提高了模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過對大量時間序列數(shù)據(jù)的處理與預(yù)測，我們能夠在多個應(yīng)用領(lǐng)域(如故障檢測、金融預(yù)測、能源管理等)提供實時、準(zhǔn)確的預(yù)測服務(wù)。未來，隨著模型的不斷優(yōu)化和數(shù)據(jù)集的不斷擴(kuò)展，本項目有望在更多行業(yè)中得到程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn)1.環(huán)境準(zhǔn)備復(fù)制代碼%清空環(huán)境變量%關(guān)閉所有警告信息%關(guān)閉已開啟的所有圖窗%清空工作區(qū)變量%清空命令行%檢查是否安裝必要的工具箱requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','ParallelComputingif~ismember(requiredToolboxes{i},matlab.addons.installedAddons)disp(['Pleaseinstall',requiredToolboxes{i}]);·gpuDevice():配置GPU設(shè)備。如果系統(tǒng)中有可用的GPU,將自動利用GPU加速%數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出data=readtable('time_series_d%說明：假設(shè)數(shù)據(jù)包含多個變量，并且是時間序列數(shù)據(jù)。%處理缺失值data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補(bǔ)缺失值%異常值檢測和處理data=rmoutliers(data,'movmea復(fù)制代碼%數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化normalizedData=normalize(data,'zscore’);%使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)復(fù)制代碼%特征提取與窗口化sequenceLength=60;%每個輸入序列的長度X=[];%初始化輸入特征矩陣y=[];%初始化標(biāo)簽矩陣fori=sequenceLength+1:size(normalX=[X;normalizedData(i-sequenceLy=[y;normalizedData(i,:)];%預(yù)測下一步的值復(fù)制代碼%劃分訓(xùn)練集和測試集trainSize=floor(trainRatXTrain=X(1:trainSize,:);yTrain=y(1:XTest=X(trainSize+1:e第二階段：設(shè)計算法復(fù)制代碼%CNN部分：特征提取inputSize=size(XTrimageInputLayer([inputSize11],'Normalization','none')%輸入層convolution2dLayer([51],32,'Stride’,[11],'Padd卷積層batchNormalizationLayer%批歸一化層reluLayer%激活層maxPooling2dLayer([21],'Stride',[21])%池化層復(fù)制代碼%BiLSTM部分：時間序列建模bilstmLayer(64,'OutputMode','last')%dropoutLayer(0.2)%Dropout層，防止過擬合復(fù)制代碼%Attention部分：引入注意力機(jī)制attentionLayer(32)%自定義的注意力機(jī)制層復(fù)制代碼fullyConnectedLayer(1)%全連接層regressionLayer%回歸層，輸出預(yù)測值第三階段：構(gòu)建與訓(xùn)練模型復(fù)制代碼options=trainingOptions('adam,...'MaxEpochs',50,...'InitialLearnRate',le-3,...'MiniBatchSize',32,...'Shuffle’,'every-epoch',...復(fù)制代碼model=trainNetwork(XTrain,yTrain,layers,options);復(fù)制代碼optimizer='adam';%Adam優(yōu)化器learningRate=le-3;%初始學(xué)習(xí)率第四階段：評估模型性能多指標(biāo)評估yPred=predict(mo%計算MSE%計算MAEmae=mean(abs(yPred-yTe%計算R2繪制誤差熱圖繪制殘差圖復(fù)制代碼%并繪制曲線set(gca,'XTickLabel',{'M第五階段：精美GUI界面設(shè)計%創(chuàng)建一個圖形界面窗口f=figure('Position',[100,100,8%創(chuàng)建文件選擇按鈕uicontrol('Style','pushbutton','String',’選擇數(shù)據(jù)文件’,'Position',復(fù)制代碼%回調(diào)函數(shù)：選擇文件并加載數(shù)據(jù)[fileName,pathName]=uigetfile({’*.csv';’*.xlsx'},'選擇數(shù)據(jù)文件');iffileName~=0dataPath=fullfile(pathName,fileName);%獲取文件路徑disp(['加載數(shù)據(jù)文件：',dataPath]);%打印選擇的文件路徑assignin('base','data',data);%將數(shù)據(jù)傳遞到工作區(qū)3.模型參數(shù)設(shè)置模塊復(fù)制代碼%學(xué)習(xí)率輸入框learningRateInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[140,500,batchSizeInput=uicontrol('Style','edit','Position',[140,460,100,%訓(xùn)練輪數(shù)輸入框epochsInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[14%創(chuàng)建訓(xùn)練按鈕'Position',[50,380,100,30],...%回調(diào)函數(shù)：訓(xùn)練模型并展示結(jié)果functiontrainModelCallback(~,~)%獲取用戶輸入的超參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateInput,'StringbatchSize=str2double(get(batchSizeInput,'String'));epochs=str2double(get(epochsInput,'String'));ifisnan(learningRate)||isnan(batchSize)||isnan(epochs)msgbox('請輸入有效的超參數(shù)!’,'錯誤’,'error');%彈出錯誤提%模型訓(xùn)練代碼options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'InitialLearnRate',learningRate,...'MiniBatchSize’,batchSize,...'Shuffle','every-epoch',...構(gòu)建的模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)%實時更新訓(xùn)練結(jié)果(如損失值、準(zhǔn)確率)plotTrainingResults(model);%顯示訓(xùn)練結(jié)果5.模型結(jié)果顯示模塊復(fù)制代碼%顯示訓(xùn)練結(jié)果(例如，訓(xùn)練過程中的損失和準(zhǔn)確率)functionplotTraini%假設(shè)訓(xùn)練過程包含損失值和準(zhǔn)確率的記錄%通過模型的訓(xùn)練過程信息提取這些數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制loss=model.TrainingLoss;%獲取訓(xùn)練損失accuracy=model.TrainingAccuracy;%獲取訓(xùn)練準(zhǔn)確率subplot(2,1,1);%創(chuàng)建子圖，第一行顯示損失subplot(2,1,2);%第二行顯示準(zhǔn)確率6.模型結(jié)果導(dǎo)出和保存模塊復(fù)制代碼%保存模型按鈕saveButton=uicontrol('Style’,'pushbutton','String',’保存'Position',[180,380,100,30],...復(fù)制代碼%回調(diào)函數(shù)：保存訓(xùn)練后的模型iffileName~=0save(fullfile(pathName,fileName),'model');%保存模型為MAT文件msgbox('未選擇文件路徑’,’錯誤’,'error');%彈出錯誤提示框7.錯誤提示和動態(tài)調(diào)整布局復(fù)制代碼%錯誤提示框functionshowErrorMessage(message)msgbox(message,'錯誤’,'error');8.窗口大小動態(tài)調(diào)整布局復(fù)制代碼%根據(jù)窗口大小調(diào)整布局f.SizeChangedFcn=@(src,evt)adjustLayou復(fù)制代碼%動態(tài)調(diào)整布局的回調(diào)函數(shù)%獲取當(dāng)前窗口的大小newPosition=f.Position;%根據(jù)窗口大小動態(tài)調(diào)整控件的位置set(learningRateInput,'Position',[50,newPosset(batchSizeInput,'Position',[50,newPosition(%...同樣可以調(diào)整其他控件的位置1.防止過擬合復(fù)制代碼%L2正則化layers(1).WeightRegularization.L2=0.01;%對卷積層應(yīng)用L2正則化復(fù)制代碼options=trainingOptions('adam,...'MaxEpochs',50,...'ValidationData',{XValidation,yValidation},...'ValidationFrequency',10,...'Patience’,5,...'Shuffle’,'every-epoch',...%交叉驗證：可以使用k折交叉驗證來選擇最佳超參數(shù)cv=cvpartition(size(XTrain,1),'KFold',5);%使用5折交叉驗證%數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過平移、縮放等方式增加數(shù)據(jù)集多樣性augmentedData=augmentedImageDatastore([128,128],data);%生成增強(qiáng)完整代碼整合封裝%清空環(huán)境變量%關(guān)閉所有警告信息%關(guān)閉已開啟的所有圖窗%清空工作區(qū)變量%清空命令行%檢查是否安裝必要的工具箱requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','Parallelif~ismember(requiredToolboxes{i},matlab.addons.installedAddons)disp(['Pleaseinstall’,requiredToolboxes{i}]);%配置GPU加速%數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出data=readtable('time_series_data.csv');%從CSV文件加載數(shù)據(jù)%說明：假設(shè)數(shù)據(jù)包含多個變量，并且是時間序列數(shù)據(jù)。%處理缺失值data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補(bǔ)缺失值%異常值檢測和處理data=rmoutliers(data,'movmean',5);%使用滑動均值方法處理異常值%數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化normalizedData=normalize(data,'zscore’);%使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)%特征提取與窗口化sequenceLength=60;%每個輸入序列的長度X=[];%初始化輸入特征矩陣y=[];%初始化標(biāo)簽矩陣fori=sequenceLength+1:size(normalizedData,1)X=[X;normalizedData(i-sequenceLength:y=[y;normalizedData(i,:)];%預(yù)測下一步的值%劃分訓(xùn)練集和測試集trainSize=floor(trainRatioXTrain=X(1:trainSize,:XTest=X(trainSize+1:end,:);yTest=y(trainSize+1:end,:);inputSize=size(XTrimageInputLayer([inputSize11],'Normalization','none')%輸入層convolution2dLayer([51],32,'Stride’,[11],'Padd卷積層batchNormalizationLayer%批歸一化層reluLayer%激活層maxPooling2dLayer([21],'Stride',[21])%池化層%BiLSTM部分：時間序列建模bilstmLayer(64,'OutputMode’,'last')%雙向LSTM層attentionLayer(32)%自定義的%輸出層fullyConnectedLayer(regressionLayer%回歸層，輸出預(yù)測值options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...'InitialLearnRate',le-3,...'MiniBatchSize',32,...'Shuffle’,'every-epoch',...model=trainNetwork(XTrain,yTrain,layers,options);optimizer='adam';%AdamyPred=predict(model,XTest);%計算MSE%計算R2heatmap(abs(yPred-yTest));%預(yù)測誤差的熱圖title('PredictionErrorHeatmap’);plot(yTest-yPred);%殘差圖%計算ROC曲線所需的TP、FP等%并繪制曲線set(gca,’XTickLabel',{'Mtitle('ModelPerformanceMetrics’);%創(chuàng)建一個圖形界面窗口f=figure('Position',[100,100,800,600],'Name','CNN-BiLSTM-AttentionModel','MenuBar','none’);%創(chuàng)建文件選擇按鈕[fileName,pathName]=uigetfile({’*.csv';’*.xlsx'},'選擇數(shù)據(jù)文iffileName~=0%學(xué)習(xí)率輸入框learningRateInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[140,500,%批量大小輸入框batchSizeInput=uicontrol('Style','edit','Position',[140,460,100,%訓(xùn)練輪數(shù)輸入框epochsInput=uicontrol('Style’,'edit','Position',[140,420,100,30],%創(chuàng)建訓(xùn)練按鈕'Position',[50,380,100,30],...%獲取用戶輸入的超參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRateInput,'String’));batchSize=str2double(get(batchSizeInput,'String’));epochs=str2double(get(epochsInifisnan(learningRate)||isnan(batchSize)||isnan(epochs)msgbox('請輸入有效的超參數(shù)!’,'錯誤’,'error');%彈出錯誤提示框%模型訓(xùn)練代碼options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'InitialLearnRate',learningRate,...'MiniBatchSize',batchSize,...'Shuffle’,'every-epoch',...model=trainNetwork(XTr