項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 模塊功能說明 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 1.數(shù)據(jù)質(zhì)量與清洗 2.模型復(fù)雜性與計(jì)算資源 3.超參數(shù)調(diào)優(yōu) 4.過擬合問題 5.模型評估與驗(yàn)證 部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 1.模型精度提升 2.異常檢測與異常預(yù)測 3.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理 5.模型自適應(yīng)性提升 6.增強(qiáng)用戶交互體驗(yàn) 7.端到端自動(dòng)化預(yù)測系統(tǒng) 8.結(jié)合邊緣計(jì)算進(jìn)行分布式預(yù)測 20第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 20清空環(huán)境變量 關(guān)閉報(bào)警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 檢查環(huán)境所需的工具箱 配置GPU加速 21 21第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 2數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 2文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 22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) 23特征提取與序列創(chuàng)建 23劃分訓(xùn)練集和測試集 24參數(shù)設(shè)置 第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 融合注意力機(jī)制(Attention) 構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化部分 26第四階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整 27防止過擬合 早停 27數(shù)據(jù)增強(qiáng) 超參數(shù)調(diào)整 28第五階段：精美GUI界面 28精美GUI界面 28 文件選擇模塊 29參數(shù)設(shè)置模塊 29模型訓(xùn)練模塊 30結(jié)果顯示模塊 31 動(dòng)態(tài)調(diào)整布局 32第六階段：評估模型性能 32評估模型在測試集上的性能 32多指標(biāo)評估 設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 3設(shè)計(jì)繪制殘差圖 3設(shè)計(jì)繪制ROC曲線 34設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 34完整代碼整合封裝 MATLAB實(shí)現(xiàn)基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遺傳算法(GA)優(yōu)化卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制進(jìn)行多變量時(shí)序預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹雙向LSTM(BiLSTM)和注意力機(jī)制等，成為了研究人員解決這一問題的重要工具。在多變量時(shí)序預(yù)測任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)因其優(yōu)異的特征局部特征，從而幫助揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式。然而，CNN的局限性在于它不能有效數(shù)據(jù)中的長程依賴性。為了彌補(bǔ)這一不足，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)被引入到了多變量時(shí)無法全面考慮數(shù)據(jù)的前后時(shí)序信息。為了進(jìn)一步提升LSTM的性能，雙向LSTM(BiLSTM)然而，BiLSTM雖然能夠捕捉更豐富的時(shí)序特征，但在面對多變量時(shí)序預(yù)測任務(wù)時(shí)，其依舊另外，遺傳算法(GA)作為一種優(yōu)化算法，也在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。遺傳算法可LSTM與注意力機(jī)制，可以構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)測模型，能夠在多變量時(shí)序預(yù)測任務(wù)中提供高效且精準(zhǔn)的解決方案。因此，基于遺傳算法優(yōu)化的卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制的多變量時(shí)序預(yù)測模型，不僅具有較強(qiáng)的非線性建模能力，而且能夠充分利用時(shí)序數(shù)據(jù)的長短期依賴特性。通過這種模型的設(shè)計(jì)，可以在復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用場景中取得更好的預(yù)測效果，為各行業(yè)提供更加準(zhǔn)確和高效的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測服務(wù)。項(xiàng)目目標(biāo)與意義多變量時(shí)序預(yù)測是許多實(shí)際應(yīng)用中不可避免的挑戰(zhàn)，包括金融市場、氣象預(yù)測和工業(yè)生產(chǎn)等?，F(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型雖然取得了一定成果，但多變量數(shù)據(jù)的復(fù)雜性使得預(yù)測準(zhǔn)確性仍然有很大的提升空間。通過結(jié)合遺傳算法(GA)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)及注意力機(jī)制，能夠增強(qiáng)模型對時(shí)序數(shù)據(jù)的特征提取和依賴關(guān)系建模，從而提高預(yù)測準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測方法，如ARIMA、GARCH等，雖有較好的理論基礎(chǔ)，但面對復(fù)雜的非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)時(shí)往往表現(xiàn)不佳。深度學(xué)習(xí)方法，如CNN和LSTM,能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的非線性特征，并處理高維數(shù)據(jù)問題。然而，這些模型仍然缺乏全局最優(yōu)的訓(xùn)練策略。通過引入遺傳算法優(yōu)化模型的超參數(shù)，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足，使得預(yù)測結(jié)果更加精確和深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。通過使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，能夠在保證模型精度的同時(shí)，縮短訓(xùn)練時(shí)間，提高訓(xùn)練效率。遺傳算法通過選擇合適的超參數(shù)，可以有效減少冗余計(jì)算，避免不必要的訓(xùn)練步驟，從而節(jié)省資源。本項(xiàng)目所提出的模型具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠處理不同類型的時(shí)序數(shù)據(jù)。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中的局部特征，再通過BiLSTM捕捉時(shí)間序列中的全局信息，并且結(jié)合注意力機(jī)制，能夠根據(jù)不同的時(shí)刻和變量對數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)，從而提高對復(fù)雜時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。多變量時(shí)序預(yù)測在各個(gè)行業(yè)中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。例如，金融市場中的股票價(jià)格預(yù)測，工業(yè)生產(chǎn)中的設(shè)備故障預(yù)測，環(huán)境監(jiān)控中的污染物濃度預(yù)測等，均可以通過本項(xiàng)目中提出的預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的結(jié)果。通過提高預(yù)測的精度，能夠幫助決策者做出更科學(xué)的決策，從而提高各行業(yè)的生產(chǎn)效率與安全性。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案多變量時(shí)序數(shù)據(jù)通常具有高度的非線性關(guān)系、長短期依賴性以及噪聲干擾，傳統(tǒng)模型很難有效捕捉這些復(fù)雜特征。為了解決這個(gè)問題，本項(xiàng)目引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來提取局部特征，并結(jié)合雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)和注意力機(jī)制，充分利用時(shí)序數(shù)據(jù)中的長短期依賴關(guān)系和特征重要性。多變量時(shí)序數(shù)據(jù)通常維度較高，數(shù)據(jù)量龐大，傳統(tǒng)算法難以處理這種高維數(shù)據(jù)。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來降維，同時(shí)結(jié)合LSTM和BiLSTM,可以有效地壓縮數(shù)據(jù)特征，并保留重要信息，減少計(jì)算復(fù)雜度。深度學(xué)習(xí)模型容易發(fā)生過擬合，尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少的情況下。為了解決這一問題，本項(xiàng)目使用遺傳算法優(yōu)化模型的超參數(shù)，從而找到最佳的模型配置，避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。深度學(xué)習(xí)模型尤其是包含CNN和BiLSTM的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。為了提高訓(xùn)練效率，本項(xiàng)目通過遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)配置，減少冗余計(jì)算步驟，并通過分布式計(jì)算來加速訓(xùn)練過程。時(shí)序數(shù)據(jù)往往具有時(shí)間依賴性，且隨時(shí)間變化而變化。本項(xiàng)目通過融合注意力機(jī)制，使得模型能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整對于不同時(shí)間點(diǎn)的權(quán)重，從而更好地應(yīng)對數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，提高預(yù)測的穩(wěn)定性和精度。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)結(jié)合。CNN用于提取數(shù)據(jù)的局部特征，而BiLSTM則通過雙向結(jié)構(gòu)捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)的全局依賴關(guān)系。這種結(jié)合能夠提高模型的表達(dá)能力，適應(yīng)更加復(fù)雜的時(shí)序數(shù)據(jù)。遺傳算法(GA)作為一種全局優(yōu)化方法，被用于優(yōu)化模型的超參數(shù)，如卷積核大小、LSTM單元數(shù)量、學(xué)習(xí)率等。遺傳算法能夠在較大的搜索空間內(nèi)找到最優(yōu)解，從而提升模型的性能和預(yù)測準(zhǔn)確度。通過引入注意力機(jī)制，模型能夠自動(dòng)調(diào)整對各個(gè)時(shí)間步和不同變量的關(guān)注度，進(jìn)一步提升對關(guān)鍵特征的識別能力。這種機(jī)制使得模型在面對復(fù)雜的時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)，能夠更加精準(zhǔn)地聚焦于重要信息，避免信息過載。本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的模型在多變量時(shí)序數(shù)據(jù)處理上具有顯著優(yōu)勢。通過結(jié)合CNN、BiLSTM和注意力機(jī)制，模型不僅能夠處理數(shù)據(jù)的時(shí)序依賴性，還能有效地從多個(gè)變量中提取有效信息，做出精準(zhǔn)預(yù)測。模型能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同情況，通過遺傳算法和注意力機(jī)制的調(diào)節(jié)，自適應(yīng)地調(diào)整預(yù)測策略，從而在不同場景下取得最優(yōu)的預(yù)測效果。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域在金融行業(yè)中，股票價(jià)格、匯率和其他市場指標(biāo)的預(yù)測是非常關(guān)鍵的任務(wù)。通過本項(xiàng)目中的復(fù)制%構(gòu)建綜合模型layers%卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分attentionLayer%注意力機(jī)制部分%定義訓(xùn)練選項(xiàng)options=trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'MiniBatchSize',32,項(xiàng)目模型算法流程圖復(fù)制1.數(shù)據(jù)加載>加載原始時(shí)序數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)預(yù)處理>數(shù)據(jù)歸一化 >數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集3.特征提取>CNN提取局部特征 >BiLSTM提取時(shí)序特征4.注意力機(jī)制>計(jì)算不同時(shí)間步的權(quán)重5.模型訓(xùn)練 >訓(xùn)練最終集成模型6.預(yù)測和評估>在測試集上進(jìn)行預(yù)測 >評估預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明復(fù)制 ——evaluation_results.m #數(shù)據(jù)存放目錄#存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)文件#源代碼文件夾#數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本#模型定義及訓(xùn)練腳本#遺傳算法優(yōu)化腳本#模型評估腳本#結(jié)果存放目錄#模型預(yù)測結(jié)果#模型評估結(jié)果#項(xiàng)目說明文件項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)對模型進(jìn)行評估時(shí)，除了常規(guī)的誤差指標(biāo)(如RMSE、MAE)外，還需要考慮模型在項(xiàng)目部署與應(yīng)用包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、優(yōu)化、推理等。前端部系統(tǒng)部署可以在本地服務(wù)器或者云平臺(如AWS、GoogleCloud、Azure等)上進(jìn)行。選擇云平臺能夠提供更強(qiáng)大的計(jì)算資源，尤其適合大規(guī)模數(shù)清空命令行復(fù)制clc;%再次清空命令行窗口，確保程序輸出整潔復(fù)制requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','GlobalOptimfori=1:lengtif~isempty(ver(requiredToolboxes{i}))fprintf('%sisinstalled.\fprintf('%sisnotinstalled.Pl復(fù)制gpuDevice(1);%選擇GPU進(jìn)行加速計(jì)算，確保CUDA和GPU驅(qū)動(dòng)已正確安裝復(fù)制%導(dǎo)入相關(guān)的庫importmatlab.optim和推理。法優(yōu)化。復(fù)制data=readtable('multivariate_time_series.csv');%從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)writetable(data,'processed_data.csv');%導(dǎo)出處理后的數(shù)據(jù)復(fù)制windowSize=50;%設(shè)置滑動(dòng)窗口大小numSamples=height(data)-windowSize;%樣本數(shù)dataWindowed=zeros(numSamples,windowSize,size(data,2));%初始化存儲(chǔ)窗口化數(shù)據(jù)的矩陣dataWindowed(i,:,:)=data{i:i+windowSize-1,:};%滑動(dòng)窗口提取數(shù)據(jù)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)%填補(bǔ)缺失值data=fillmissing(data,'linear');%采用線性插值法填補(bǔ)缺失值%異常值處理dataOutlierRemoved=rmoutliers(data);%刪除數(shù)據(jù)中的異常值數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)%數(shù)據(jù)平滑dataSmoothed=smoothdata(data,'movmean',5);%使用5點(diǎn)移動(dòng)平均平滑%數(shù)據(jù)歸一化dataNormalized=normalize(dataSmoothed,'range’);%將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化dataStandardized=normalize(dataSmoothed);%將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為均值為0,方差為1%提取特征X=dataStandardized(:,1:end-1);%輸入特征(去除最后一列)Y=dataStandardized(:,end);%輸出標(biāo)簽(最后一列)%創(chuàng)建時(shí)間序列imageInputLayer([windowSizesize(X,'Normalization','none’)%輸入層，適應(yīng)滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)維度convolution2dLayer([33],16,'Padding','same','Name','convl')卷積層1,3x3卷積核，16個(gè)濾波器maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pooll')%最大池化層，2x2池化窗，步長2convolution2dLayer([33],32,'Padding','same','Na卷積層2,3x3卷積核，32個(gè)濾波器maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pool2')%最大池化層，2x2池化窗，步長2fullyConnectedLayer(128,'Name','fcl')%全連接層1,128個(gè)神經(jīng)元reluLayer('Name','relu3')%激活函數(shù)，ReLUdropoutLayer(0.5,'Name','dropout1')%Dropout層，防止過擬合fullyConnectedLayer(64,'Name','fc2')%全連接層2,64個(gè)神經(jīng)元fullyConnectedLayer(1,'Name','fc3')%全連接層3,輸出預(yù)測結(jié)果regressionLayer('Name’,'output')%回歸輸出層，用于多變量時(shí)序預(yù)測復(fù)制%構(gòu)建雙向LSTM部分sequenceInputLayer(size(X,2),'Name','input')%輸入層，輸入的序列特征數(shù)bilstmLayer(128,'OutputMode’,'last','Name’,'bilstml')%雙向LSTM層，128個(gè)隱藏單元dropoutLayer(0.5,'Name','dropout2')%Dropout層fullyConnectedLayer(64,'Name','fc4')%全連接層，64個(gè)神經(jīng)元reluLayer('Name','relu5')%ReLU激活函數(shù)fullyConnectedLayer(1,'Name','fc5')%輸出層，單一輸出regressionLayer('Name’,'output')%回歸層，預(yù)測輸出復(fù)制%構(gòu)建注意力機(jī)制部分sequenceInputLayer(size(X,2),'Name','attention_input')%輸入層attentionLayer('Name’,'attention')%自定義注意力機(jī)制層bilstmLayer(128,'OutputMode','last','Name','bilstm2')%雙向fullyConnectedLayer(64,'Name’,'fc_attention')%全連接層regressionLayer('Name’,'output_attention')%回歸輸出層復(fù)制%遺傳算法優(yōu)化參數(shù)functionparams=geneticAlgorithmOptimization(model)options=optimoptions(@ga,'PopulationSize',50,'Max[params,fval]=ga@(x)objectiveFuncfprintf('Bestparameters%定義目標(biāo)函數(shù)functionerror%通過GA調(diào)整模型的超參數(shù)，并評估誤差model.Layers(2).NumFilters=params(1);%改變卷積層的濾波器個(gè)數(shù)model.Layers(5).NumUnits=params(2);%改變LSTM單元數(shù)%訓(xùn)練并計(jì)算誤差(例如均方誤差)第四階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整防止過擬合復(fù)制%添加L2正則化，避免模型過擬合layers_bilstm(2).WeightLear=0.1;%設(shè)置卷積層的L2正則化=0.1;%設(shè)置LSTM層的L2正則化早停復(fù)制%使用早停來防止過擬合options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',100,...'MiniBatchSize',32,...'ValidationPatience',10,...%當(dāng)驗(yàn)證誤差在10輪內(nèi)沒有改進(jìn)時(shí)停止訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)復(fù)制%數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，增加多樣性augmentedData=augmentedImageDatastore([28281],data,'DataAugmentation',imageDataAugmenter('Rotation'超參數(shù)調(diào)整復(fù)制%使用交叉驗(yàn)證調(diào)整超參數(shù)cv=cvpartition(length(X),'KFold',5);%K折交叉驗(yàn)證，5折forfold=1:cv.NtrainIdx=cv.training(fold);testIdx=cv.test(fold);%使用trainIdx和testIdx分割數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和驗(yàn)證模型第五階段：精美GUI界面精美GUI界面文件選擇模塊復(fù)制%創(chuàng)建UI界面400]);%創(chuàng)建一個(gè)窗口%添加文件選擇按鈕btnLoadFile=uibutton(fig,'push','Position',[50,350,100,30],btnLoadFile.ButtonPushedFcn=@(btn,event)loadData();%顯示當(dāng)前選擇的文件路徑lblFilePath=uilabel(fig,'Position',[160,350,300,30],'Text',’%加載數(shù)據(jù)文件的回調(diào)函數(shù)[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.xls;*.txt',’數(shù)據(jù)文件(*.csv,*.xls,*.txt)’},'選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇框iffiledataPath=fullfile(path,file);%獲取完整文件路徑lblFilePath.Text=dataPath;%顯示文件路徑%根據(jù)具體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理參數(shù)設(shè)置模塊復(fù)制%添加學(xué)習(xí)率輸入框lblLearningRate=uilabel(fig,'Position'edtLearningRate=uieditfield(fig,'numeric','PositionedtLearningRate.Value=0.001;%設(shè)置默認(rèn)值%添加批次大小輸入框lblBatchSize=uilabel(fig,'Position',[50,250,100,30],'Text',’批次大小：');edtBatchSize=uieditfield(fig,'numeric','Position',[16edtBatchSize.Value=32;%設(shè)置默認(rèn)值%添加迭代次數(shù)輸入框次數(shù)：');edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Position',[160,200,10edtEpochs.Value=50;%設(shè)置默認(rèn)值模型訓(xùn)練模塊復(fù)制%添加訓(xùn)練按鈕btnTrainModel=uibutton(fig,'push','Position',[50,150,100,30],'Text',’訓(xùn)練模型');btnTrainModel.ButtonPushedFcn=@(btn,event)trainModel();%訓(xùn)練模型的回調(diào)函數(shù)learningRate=edtLearningRate.Value;%獲取用戶輸入的學(xué)習(xí)率batchSize=edtBatchSize.Value;%獲取用戶輸入的批次大小epochs=edtEpochs.Value;%獲取用戶輸入的迭代次數(shù)%模型構(gòu)建imageInputLayer([windowSizesize(X,2)1],'Normalization',convolution2dLayer([33],16,'PaddmaxPooling2dLayer(2,'StribilstmLayer(128,'OutputMode','laoptions=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'MiniBatchSize',batchSize,...'InitialLearnRate',learningRate,...'ValidationData',{X_val,Y_val},...'ValidationFrequency',10,...'Plots','training-progress',...%訓(xùn)練模型trainedNet=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);%訓(xùn)練完成后彈出消息框%添加訓(xùn)練結(jié)果顯示區(qū)域axResults=axes(fig,'Position',[0.3,0.2,0.6,0.6]);%設(shè)置顯示區(qū)域%訓(xùn)練過程實(shí)時(shí)顯示functionupdatePlplot(axResults,1:epoch,loss(1:epoch));%實(shí)時(shí)更新?lián)p失曲線計(jì)算R2%檢查輸入的參數(shù)是否合法iflearningRate<=0||batchSize<=0||epochs%自適應(yīng)布局fig.SizeChangedFcn=@(src,event)adjufunctionadjustLayout(s%獲取當(dāng)前窗口的大小，并調(diào)整控件位置%例如，根據(jù)窗口的寬度動(dòng)態(tài)調(diào)整控件位置lblLearningRate.Position(1)=windoedtLearningRate.Position(1)=wind%...對其他控件進(jìn)行類似處理%在測試集上評估模型YPred=predict(trainedNet,X_test);%使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測mae=mean(abs(YPred-Y_test));%計(jì)算平均絕對誤差r2=1-sum((YPred-Y_test).^2)/sum((Y_test-mean(Y_tes多指標(biāo)評估復(fù)制%計(jì)算并顯示多指標(biāo)評估設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖復(fù)制%計(jì)算誤差矩陣colormap('jet');%設(shè)置顏色映射為“jet”colorbar;%顯示顏色條設(shè)計(jì)繪制殘差圖復(fù)制%繪制殘差圖residuals=Y_test-復(fù)制[X,Y,~,AUC]=perfcurve(Y_test,YPred,1);%計(jì)算ROC曲線數(shù)據(jù)復(fù)制%繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖set(gca,'XTickLabel',{'M復(fù)制%MATLAB實(shí)現(xiàn)基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遺傳算法(GA)優(yōu)化卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制進(jìn)行多變量時(shí)序預(yù)測的完整腳本%第一階段：數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理%導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件[file,path]=uigetfile({'*.cSv;*.xls;*.txt',’數(shù)據(jù)文件(*.csv,*.xls,*.txt)’},'選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件選擇框iffiledataPath=fullfile(path,file);%獲取文件路徑data=readtable(dataPath);%讀取數(shù)據(jù)文件告%數(shù)據(jù)預(yù)處理：例如，歸一化和分割訓(xùn)練/測試集X=data(:,1:end-1);%特split_ratio=0.8;%數(shù)據(jù)劃分比例num_train=floor(split_ratio*size(X,1));%訓(xùn)練集樣本數(shù)X_train=X(1:num_train,:)Y_train=Y(1:num_train,:);%訓(xùn)練集標(biāo)簽X_test=X(num_train+1:end,:);%測試集特征Y_test=Y(num_train+1:end,:);%測試集標(biāo)簽%第二階段：模型構(gòu)建%設(shè)計(jì)包含卷積、雙向LSTM、Attention機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)%卷積層和雙向LSTM層imageInputLayer([size(X_train,2)1],'Normalization','non輸出32個(gè)特征maxPooling2dLayer(2,'Stride’,2)%最大池化層：池化大小為2,步長為2fullyConnectedLayer(128)%全連接層：128個(gè)神經(jīng)元attentionLayer()%Attention機(jī)制層(假設(shè)有此層)fullyConnectedLayer(1)%%設(shè)置訓(xùn)練選項(xiàng)options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...%最大迭代次數(shù)為50'MiniBatchSize’,64,...%批次大小為64'InitialLearnRate',0.001,...%初始學(xué)習(xí)率為0.001'ValidationData',{X_test,Y_test},...%使用測試集進(jìn)行驗(yàn)證'ValidationFrequency',10,...%每10個(gè)周期進(jìn)行一次驗(yàn)證%訓(xùn)練模型net=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);%第三階段：算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化(遺傳算法優(yōu)化模型超參數(shù))fitnessFcn=@(params)fitness(params,X_train,Y_train,X_test,%定義遺傳算法的參數(shù)ub=[0.01,128,256];opts=optimoptions(@ga,'MaxGenerations',10,'Popula[bestParams,fval]=ga(fitnessFcn,nvfunctionerror=fitness(params,X_train,Y_train,X_test,Y_test)%從遺傳算法得到的參數(shù)%構(gòu)建模型imageInputLayer([size(X_train,2)1],'Normalizconvolution2dLayer(3,32,'PadmaxPooling2dLayer(2,'StribilstmLayer(1stmUnits,'OutputMode’,'lattentionLayer()%假設(shè)有Attention層options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...'MiniBatchSize',batchSize,...'InitialLearnRate',learningRate,...'ValidationData',{X_test,Y_test},...'ValidationFrequency',10,...'Plots','training-progress',...net=trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);options=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...'MiniBatchSize',64,...'InitialLearnRate',0.001,...'ValidationData',{X_test,Y_test},...'ValidationFrequency',10,...'Plots','training-progress',...'Verbose',false,...'Shuffle','every-epoch',...batchSize=bestPalstmUnits=bestP%訓(xùn)練調(diào)整后的模型imageInputLayer([size(X_train,2)1],'Normalizconvolution2dLayer(3,32,'PadmaxPooling2dLayer(2,'StribilstmLayer(lstmUnits,'OutputMode’,'lattentionLayer()%使用Attention機(jī)制%訓(xùn)練并驗(yàn)證模型net=trainNetwork(X_train,Y_train,laye%第五階段：精美GUI界面(界面包含數(shù)據(jù)加載、參