教育科研與技術推廣 項目模型算法流程圖 項目應該注意事項 數據質量保障 合理選擇時間窗口長度 模型結構與參數調優(yōu) 訓練集與測試集劃分 計算資源配置 預測結果的應用適用性 結果解釋與用戶信任 持續(xù)模型更新與維護 項目數據生成具體代碼實現 項目目錄結構設計及各模塊功能說明 主要模塊功能說明 項目部署與應用 20系統(tǒng)架構設計 部署平臺與環(huán)境準備 21 實時數據流處理 可視化與用戶界面 GPU/TPU加速推理 21系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 21 2API服務與業(yè)務集成 前端展示與結果導出 2安全性與用戶隱私 2數據加密與權限控制 22故障恢復與系統(tǒng)備份 2模型更新與維護 項目未來改進方向 23多步長光伏功率預測擴展 23集成更豐富的氣象變量 23融合物理模型與數據驅動模型 23異構模型集成與融合策略 23增強模型可解釋性 在線學習與自適應能力 24輕量化模型設計 多站點協(xié)同預測 24模型安全與魯棒性提升 24 24程序設計思路和具體代碼實現 25第一階段：環(huán)境準備 清空環(huán)境變量 25關閉報警信息 25關閉開啟的圖窗 25清空變量 清空命令行 25檢查環(huán)境所需的工具箱 26配置GPU加速 26第二階段：數據準備 26數據導入和導出功能 26文本處理與數據窗口 27數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 數據分析(平滑異常數據、歸一化和標準化等) 28特征提取與序列創(chuàng)建 29劃分訓練集和測試集 29參數設置 第三階段：算法設計和模型構建及參數調整 算法設計和模型構建 30優(yōu)化超參數 防止過擬合與超參數調整 31第四階段：模型訓練與預測 34設定訓練選項 34模型訓練 34用訓練好的模型進行預測 34保存預測結果與置信區(qū)間 35第五階段：模型性能評估 36多指標評估 36設計繪制訓練、驗證和測試階段的實際值與預測值對比圖 設計繪制誤差熱圖 37設計繪制殘差分布圖 38設計繪制預測性能指標柱狀圖 38第六階段：精美GUI界面 39完整代碼整合封裝 行多變量單步光伏功率預測的詳細項目實例用氣象數據(如太陽輻射強度、溫度、濕度、風速等)與歷史功率數據進行聯合具備實現復雜模型設計與快速仿真的優(yōu)勢，適合光伏功率預測的實際工程應精準預測有助于合理安排光伏電站的維護計劃，減少人為盲目維護和過度維護帶來的成本浪費，提高電站的經濟效益和運行效率。項目的實現推動了光伏發(fā)電、氣象監(jiān)測、大數據分析和人工智能等多個領域的融合發(fā)展，為相關產業(yè)鏈上下游帶來技術創(chuàng)新和市場機遇。多變量模型能夠綜合考慮多種氣象因素，增強在復雜氣象條件下的預測穩(wěn)定性和魯棒性，有助于電網和光伏電站應對極端天氣事件帶來的沖擊。項目涉及新能源科學、氣象學、人工智能和電力系統(tǒng)等多學科知識，促進復合型技術人才培養(yǎng)，推動科研與產業(yè)的深度融合。項目挑戰(zhàn)及解決方案光伏功率預測涉及多種氣象變量與功率數據，數據維度高且各變量之間存在非線性耦合關系，傳統(tǒng)方法難以捕捉。解決方案是利用GRU神經網絡的門控機制，有效學習變量間時序依賴，降低維度災難，提高模型泛化能力。氣象與功率數據通常存在缺失、異常值和噪聲，直接影響模型訓練效果。采用數據清洗、插值方法及異常檢測技術進行預處理，保障輸入數據的完整性和準確性，提升模型訓練穩(wěn)定性。深度學習模型參數眾多，訓練過程計算量大。借助MATLAB深度學習工具箱優(yōu)化訓練流程，利用GPU加速技術和合適的批量大小，縮短訓練時間，確保訓練效率。復雜模型在小樣本或噪聲數據下易發(fā)生過擬合。引入正則化技術(如Dropout、L2正則),并結合交叉驗證與早停機制，有效防止過擬合，提升模型在未知數據上的表現能力。選擇合適的網絡層數、單元數及超參數對性能至關重要。采用網格搜索和貝葉斯優(yōu)化等自動調參技術，結合實驗反饋動態(tài)調整網絡結構，確保模型達到最佳性能。深度模型通常被視為黑箱，解釋性較差，限制實際應用。結合可視化工具和注意力機制，揭示模型對不同輸入特征的敏感度，提升預測結果的可解釋性，增強用戶信任。單步預測要求即時精確，但短期噪聲影響大，模型易波動。通過集成滑動窗口技術和濾波平滑方法，兼顧單步預測的精度和穩(wěn)定性，實現高質量輸出。氣候條件變化快，歷史數據的代表性有限，模型需具備在線更新和自適應能力。引入增量學習與在線訓練機制，使模型能夠動態(tài)適應環(huán)境變化，保持預測準確度。本項目基于門控循環(huán)單元(GRU)的多變量單步光伏功率預測模型架構由數據輸features=data{:,{'SolarRadiation',’Temperature','Humidit'WindSpeed'}};%輸入變量矩陣target=data{:,'Power'};%輸出目標向量%數據歸一化featuresNorm=(features-mu)./sigma;%對輸%目標歸一化(可選)targetMu=mean(target);targetNorm=(targetwindowSize=24;%設定時間窗口長度，例：24小時數據作為輸入numSamples=size(featuresNorm,1)-windowSize;X=zeros(windowSize,size(featuresNorm,2),numSamples);%初始化輸入X(:,:,i)=featuresNorm(i:i+windowSize-1,:);%窗口內的多變量特Y(i)=targetNorm(i+windowSize);%預測窗口后的功率值目標為第25小時的功率值，實現單步預測。inputSize=size(featuresNorm,2);%輸入特征維度numHiddenUnits=100;%GRU單元數量，調節(jié)模型容量模型評估階段V單步功率預測V預測結果處理V該流程圖全方位涵蓋項目的核心流程，從數據采集到最終應用，體現了數據驅動與深度學習模型相結合的完整鏈條，確保項目實現高效且可靠的光伏功率單步預項目應該注意事項光伏及氣象數據的完整性和準確性是模型訓練的基礎。應持續(xù)監(jiān)測數據采集設備狀態(tài)，及時處理缺失和異常值。嚴謹的數據清洗流程有助于避免臟數據干擾模型性能，保障預測結果的可靠性。時間窗口長度直接影響模型對時序特征的捕捉能力。過短可能丟失長期趨勢，過長增加模型復雜度和計算負擔。根據數據特征及預測目標，調節(jié)窗口長度以達到最優(yōu)平衡。定高效。深度模型訓練耗時較長，建議配備GPU或多核CPU加速。合理設置批量大小和訓%設置樣本數量和特征數量numSamples=3000;%樣本總數3000條，滿足項目規(guī)模需求numFeatures=3;%特征數量3個，模擬多變量環(huán)境參數%生成時間序列趨勢數據(線性趨勢)time=(1:numSamples)';%時間索引列向量，代表樣本trendl=0.01*time;%線性上升趨勢，用于模擬溫度或輻射增加趨勢%生成正弦周期數據，模擬氣象周期變化freq=2*pi/365;%周期對應一年，周期性氣象特征seasonall=10*sin(freq*time);%以時間為變量的正%生成隨機噪聲，模擬環(huán)境波動和測量誤差noisel=randn(numSamples,1)*2;%標準正態(tài)分布噪聲，幅值適中%構造第一個特征：趨勢+季節(jié)+噪聲，模擬溫度特征featurel=trend1+seasonal1+noisel;%疊加生成，增強數據復雜度%生成第二個特征：指數衰減趨勢+周期波動+高斯噪聲decay=exp(-0.001*time);%指數衰減，模擬濕度隨時間減少趨勢seasonal2=5*cos(freq*time+pi/4);%位移正弦noise2=randn(numSamples,1)*1.5;%略小噪聲feature2=decay.*seasonal2+noise2;%%生成第三個特征：隨機游走過程模擬風速變化randomSteps=randn(numSamples,1);%每步增量為正態(tài)分布feature3=cumsum(randomSteps);%累積和構成隨機游走%生成目標光伏功率數據，結合三個特征加權疊加+噪聲weights=[0.6,0.3,0.1];%權重設定，突出第一個特征影響力targetNoise=randn(numSamples,1)*5;%目標變量噪聲，幅值較大%合成數據矩陣，列依次為特征1,特征2,特征3,目標功率dataMatrix=[featurel,feature2,feature3,power];%矩陣4列，包含所save('pv_multivariate_data.mat','dataMatrix');%持久化存儲數據文件，方便加載%保存為.csv文件，兼容其他平臺和工具csvHeader={'Featurel','Feature2','Feature3','Power'};%列名定義——hyperparam_tuning.m等—project_overview.mdprediction_results.%預測結果可視化與對比分析%存儲訓練完成的模型文件%訓練好的GRU網絡模型權重及結構%工具函數集合，如數據處理輔助函數%數據歸一化和逆歸一化函數%構建時間序列滑動窗口數據的函數%缺失值處理函數%評估指標計算函數模塊—run_prediction.m步預測%主訓練入口腳本，調用預處理和訓練%主預測入口腳本，載入模型并進行單%項目介紹及快速使用說明負責加載原始數據，執(zhí)行數據清洗(缺失值填充、異常值剔除)、特征歸一化以及基于滑動窗口技術構建訓練樣本。確保輸入數據質量與格式滿足GRU模型訓練定義GRU網絡結構(包括輸入層、GRU層、全連接層和回歸層),配置訓練參數 (優(yōu)化器、學習率、批量大小等),執(zhí)行模型訓練并保存訓練完成的網絡結構及權重。利用訓練好的模型對新輸入數據進行單步光伏功率預測，包含數據預處理、模型推理及逆歸一化處理，輸出物理單位的功率預測結果。實現多種誤差指標計算(MSE、RMSE、MAE等),輔助判斷模型性能，支持訓練過程和最終模型效果的量化評估。通過網格搜索或隨機搜索策略調整網絡超參數，輔助找到最優(yōu)模型配置，提高訓練效果和預測準確度?；贛ATLAB繪圖函數，呈現預測值與真實值的對比曲線及誤差分析圖表，為模型效果提供直觀展示。封裝歸一化、滑動窗口構建、缺失值處理和指標計算等公用函數，提升代碼復用性與維護效率。集中存儲訓練好的GRU模型，方便加載和版本管理。完整保存項目設計思路、模型說明、用戶操作手冊及版本更新記錄。保存訓練日志和預測結果，支持實驗復現與性能分析。主入口腳本通過run_training.m啟動整體數據預處理與模型訓練流程，run_prediction.m實現單步功率預測接口，便于快速執(zhí)行。該目錄設計結構嚴謹，覆蓋數據準備、模型開發(fā)、評估與部署各階段，模塊間職責明確，易于擴展和協(xié)作。項目部署與應用系統(tǒng)架構設計設計以數據采集層、數據處理層、模型推理層和應用展示層為核心的多層系統(tǒng)架構。數據采集層負責光伏功率及氣象傳感器數據實時采集。數據處理層完成數據部署平臺與環(huán)境準備兼容性和性能。操作系統(tǒng)可選擇Linux或Windows,支持批量數據處理及遠程訪模型加載與優(yōu)化通過MATLAB提供的代碼生成工具(如MATLABCoder)實現模型加速推理，支持生成C/C++代碼集成至嵌入式設備或云端服務。實時數據流處理可視化與用戶界面GPU/TPU加速推理系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理建立自動化持續(xù)集成/持續(xù)部署流水線，涵蓋代碼提交自動化測試、模型訓練自動觸發(fā)及部署版本發(fā)布。借助Git與MATLABAPI接口，實現項目代碼和模型的版本管理與快速迭代。API服務與業(yè)務集成設計RESTfulAPI接口，支持外部系統(tǒng)調用功率預測服務，方便集成至智能電網管理平臺、能源調度系統(tǒng)及第三方應用。API支持批量數據輸入和實時單步預測，滿足多樣業(yè)務需求。前端頁面支持功率預測結果導出為CSV、Excel格式，便于報表制作和數據共享。支持多終端訪問(PC、手機),實現跨設備的便捷查看和操作。系統(tǒng)采用身份驗證和權限管理機制，保障數據訪問安全。對用戶數據和傳輸過程采用加密措施，防止數據泄露和篡改。符合相關數據隱私法規(guī)要求，保護用戶隱私權。敏感數據和模型權重文件采用加密存儲，確保數據安全。權限控制細化到模塊級，避免非授權訪問和誤操作。支持審計日志，記錄訪問與操作行為。設計自動備份機制，定期保存訓練模型和關鍵數據，支持快速恢復系統(tǒng)狀態(tài)。建立容災機制和備份服務器，保障系統(tǒng)高可用性和業(yè)務連續(xù)性。支持離線和在線兩種模型更新方式。結合增量訓練和遷移學習，提升模型對環(huán)境變化的適應能力。模型更新過程透明化，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行并持續(xù)優(yōu)化預測精度?；陬A測誤差監(jiān)控反饋，定期調整模型結構和超參數，采用更多數據和先進算法，保持模型預測能力領先。持續(xù)挖掘多變量數據潛力，推動系統(tǒng)向智能化和自主化方向發(fā)展。項目未來改進方向擴展模型能力，實現多步長(多小時、多日)光伏功率預測，滿足電網調度對中長期預測的需求。結合序列到序列(Seq2Seq)模型架構，增強時間維度的預測能力，提升調度決策的前瞻性和準確性。引入云量、降水量、氣壓、空氣質量等更多氣象參數，豐富輸入特征空間。結合遙感衛(wèi)星數據和地面?zhèn)鞲衅鲾祿?，構建高維度多源融合特征，進一步提升模型對復雜環(huán)境變化的響應能力。探索物理光伏發(fā)電機理與深度學習數據驅動方法的混合建模。利用物理模型提供先驗知識約束，提升模型泛化能力和解釋性，實現更可靠的光伏功率預測。采用集成學習策略，將GRU與LSTM、卷積神經網絡(CNN)等不同模型融合，發(fā)揮各模型優(yōu)勢，增強預測穩(wěn)定性和準確率。設計動態(tài)權重調整機制，實時選擇最優(yōu)子模型輸出。引入注意力機制、特征重要性分析及可視化工具，揭示模型對不同輸入特征和時間步的關注度。提升模型透明度和用戶信任，為光伏發(fā)電管理決策提供科學依據。clearvars-except;%清除所有變量，但保留持久變量，防止殘留影響warning('off','all');%關閉所有警告信息，避免訓練過程中彈出干擾closeall;%關閉所有打開的圖窗，避免界面堆積影響顯示和內存clear;%清空工作空間中所有變量，確保環(huán)境干凈toolboxRequired={'DeepLearningToolbox','StatisticsandMachineLearningToolbox','ParallelComputingT表installedToolboxes=missingToolboxes=setdiff(toolboxRequired,installedToolboxes);%計if~isempty(missingToolboxes)%如果有缺失工具箱fprintf('缺少以下工具箱，請先安裝：\fprintf('%s\n',missingToolboxes{:});%error('請先安裝缺失工具箱，程序終止?！?;%停止執(zhí)行，提醒用戶安裝配置GPU加速fprintf('GPU加速已啟用。\n');%提示用戶GPU可用示filename='pv_multivariadataTable文本處理與數據窗口化%提取需要的特征列和目標列features=dataTable{:,{'Featurel','Feature2','Feature3'}};%多變量輸入特征矩陣，所有行，指定3個列target=dataTable{:,'Power'};%單變量目標功率數據，所有行windowSize=24;%設定滑動窗口長度為24小時numSamples=size(features,1)-windowSize;%可生成的訓練樣本數X=zeros(windowSize,size(features,2),numSamples);%初始化三維輸入Y=zeros(numSamples,1);%X(:,:,i)=features(i:i+windowSize-1,:);%提取連續(xù)24小時多變量數據作為第i個樣本的輸入序列Y(i)=target(i+windowSize);%對應第25小時的光伏功率作為預測目標fprintf('序列窗口構建完成，共生成%d個訓練樣本。\n',numSamples);%輸數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)%缺失值檢測missingFeatureIdx=any(isnan(features),2);%檢測每行是否有缺失值missingTargetIdx=isnan(target);%檢測目標變量是否有缺失值missingRows=missingFeatuifany(missingRows)%對目標變量歸一化targetMax=max(target);targetNorm=(target-targetMin)./(target%利用歸一化后的數據重新生成序列滑動窗口numSamplesNorm=size(featuresNorm,1)-windowSize;%計算歸一化數據的XNorm=zeros(windowSize,size(featuresNormYNorm=zeros(numSamplesNorm,1);XNorm(:,:,i)=featuresNorm(i:i+windowSize-1,:);%提取歸一化特征YNorm(i)=targetNorm(i+windowSize);%fprintf('歸一化數據序列生成完畢，樣本數%d。\n',numSamplesNorm);%輸trainRatio=0.8;%訓練集比例80%numTrain=floor(numSamplesNorm*trainRatio);%訓練樣本數量XTrain=XNorm(:,:,1:numTrain);%訓練集輸入YTrain=YNorm(1:numTrain);%訓練集目標XTest=XNorm(:,:,numTrain+1:end);%測試集輸入YTest=YNorm(numTrain+1:end);%測試集目標fprintf('數據劃分完成：訓練樣本%d,測試樣本%d。\n',numTrain,numSamplesNorm-numTrain);%輸出劃分結果inputSize=size(XTrain,2);%輸入特征維度，3個特征numHiddenUnits=100;%GRU隱藏層單元數量，決定模型復雜度maxEpochs=100;%最大訓練輪數miniBatchSize=64;%每批訓練樣本數量，控制訓練內存占用learnRate=0.001;%初始學習率，控制梯度更新幅度fprintf('參數設置完成：輸入維度%d,隱藏單元%d,最大輪數%d,批量大小%d,學習率%.4f。\n',...inputSize,numHiddenUnits,maxEpochs,miniBatchSiinputSize=size(XTrain,2);%輸入特征維度，等于多變量特征數，此處為3numHiddenUnits=100;%GRU層隱藏單元數，影響模型記憶能力和復雜度numResponses=1;%輸出層預測單個光伏功率值layers=[...sequenceInputLayer(inputSize)%序列輸入層，接收多變量時間序列數據gruLayer(numHiddenUnits,'OutputMode’,'last')%GRU層，輸出序列最regressionLayer];%回歸層，用于計算均方誤差損失fprintf('GRU模型構建完成，輸入維度：%d,隱藏單元：%d,輸出維度：%\n',inputSize,numHiddenUnits,numRespon這一段代碼構建了多層深度神經網絡，其中sequenceInputLayer定義輸入數據隱藏狀態(tài)至最終預測，regressionLayer指定模型任務%定義優(yōu)化算法為Adam,自動調節(jié)學習率，適合復雜非線性模型訓練initialLearnRate=0.001;%初始學習率，控制梯度步長大小maxEpochs=100;%最大訓練周期，平衡訓練充分性和計算資源miniBatchSize=64;%小批量訓練樣本數量，validationFrequency=floor(numTrain/miniBatchSize);%驗證間隔，按訓練批次數設置options=trainingOptions('adam’,...%選用Adam優(yōu)化器，適應性調整學'InitialLearnRate',initialLearnRate,...%設定初始學習率'MaxEpochs',maxEpochs,...%最大迭代次數'MiniBatchSize',miniBatchSize,...%每批處理樣本數'Shuffle’,'every-epoch',...%每個epoch打亂數據順序，防止訓練偏差'ValidationData',{XTest,YTest},...%化'ValidationFrequency',validationFrequency,...%驗證間隔設置，頻'Verbose',true,...%'Plots','training-progress');%顯示訓練過程圖表，便勢選擇三種方法：Dropout層、交叉驗證、數據擴增dropoutRate=0.2;%設置Dropout比例20%,隨機屏蔽部分神經元，防止過layers=[...sequenceInputLayer(inputSizegruLayer(numHiddenUnits,'OutputMode’,'last','RecurdropoutRate)%GRU層增加門控遞歸DropoutfullyConnectedLayer(numResponses)%regressionLayer];%回歸輸出fprintf('模型中添加RecurrentDropout,比例設置為%.2f。\n',RecurrentDropout是專門針對GRU循環(huán)狀態(tài)的Dropout,幫助模型減少對訓練數2.交叉驗證(k折)示例k=5;%設定5折交叉驗證cv=cvpartition(numTrain,'KFold',k);%創(chuàng)集mseVals=zeros(k,1);%存儲每折的均方誤差trainIdx=training(cv,fold);%獲取訓練集索引valIdx=test(cv,fold);%獲取驗證集索引XTrainCV=XTrain(:,:,trainIdx);%本折訓練輸入XValCV=XTrain(:,:,valIdx);%本折驗證輸入YValCV=YTrain(valIdx%訓練設置，略去部分參數與前文相同optionsCV=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',50,...%為加快驗證減少訓練輪數'MiniBatchSize',miniBatchSize,...'Shuffle','every-epoch',...'ValidationData',{XValCV,YValCV},...'ValidationFrequency',floor(sum(trainIdx)/miniBatchSize),...%構建和訓練模型netCV=trainNetwork(XTrainCV,YTrainCV,layers,optionsCV%驗證預測YPredVal=predict(netCV,XValCV);%預測驗證集%計算均方誤差mseVals(fold)=mean((YPredVal-YVa1CV).^2);%計算當前折MSEfprintf('交叉驗證平均MSE:%.4f\n',mean(mseVals));noiseLevel=0.01;%設定噪聲幅度為1%XTrainAug=XTrain;%復制訓練輸入作為擴增基礎%逐樣本逐特征注入微小隨機噪聲，模擬環(huán)境擾動，增強模型魯棒性noise=noiseLevel*randn(size(XTrain(:,:,i)));%生成符合正態(tài)分XTrainAug(:,:,i)=XTrain(:,:,i)+noise;%原始數據加噪聲，擴增訓%擴增后的訓練數據與原始訓練數據合并XTrainFinal=cat(3,XTrain,XTrainAug);%合并數據集，樣本數翻倍YTrainFinal=[YTrain;fprintf('訓練數據擴增完成，樣本數量從%d增加至%d。\n',size(XTrain,3),%迭代次數輸入框edtEpochs=uieditfield(fig,'numer100,'RoundFractionalValues',true,'Position',[51059010022]);%%訓練按鈕%導出結果按鈕'ButtonPushedFcn',@(bt%誤差熱圖按鈕'Position',[3054012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErrorHeatmap(btn));%誤差%殘差分布圖按鈕'Position',,...%性能指標柱狀圖按鈕'Position',[31054012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotMetricsBar(btn));%%訓練日志文本框txtLog=uitextarea(fig,'Editable','off','Position',[30100850420]);%顯示訓練進度、評估指標和狀態(tài)消息%存儲選擇的文件路徑和訓練狀態(tài)(共享變量)handles=struct();handles.YPredguidata(fig,handles);%保存句柄信息%文件選擇回調函數[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.mat',’數據文件(*.csv,ifisequal(file,0)uialert(fig,’未選擇文件?！?’文件選擇提示’);%彈出提示框handles.filePath=fullfile(path,file);txtFilePath.Value=handles.filePath;%回顯文件路徑txtLog.Value=[txtLog.Value;{’數據文件已選擇：'};%訓練按鈕回調函數ifisempty(handles.filePath)uialert(fig,'請先選擇數據文件?！?’錯誤’);%文件未選中彈窗提醒%參數合法性檢測bs=edtBatchSize.Value;epochs=edtEpociflr<=0||lr>1uialert(fig,'學習率必須為[0,1]區(qū)間內的數?！?’參數錯誤ifbs<1||mod(bs,1)~=0XTrainSet=XTrainGUI(:,:,1:numTraYTrainSet=YTrainGUI(1:numTrainSamplXTestSet=XTrainGUI(:,:,numTrainSamples+1:end);YTestSet=YTrainGUI(numTrainSamlayersGUI=[...gruLayer(100,'OutputMo%設置訓練參數optionsGUI=trainingOptions('adam',...'InitialLearnRate',lr,...'MaxEpochs',epochs,...'MiniBatchSize',bs,...'Shuffle','every-epoch',...'ValidationData',{XTestSet,YTestSet},...'ValidationFrequency',floor(numTrainSamples/bs),...txtLog.Value=[txtLog.Value;{’開始訓練模型...'}];%訓練模型netGUI=trainNetwork(XTrainSet,YTrainSet,layersGUI,txtLog.Value=[txtLog.Value;{’訓練完成，開始測試預測...'}];%測試預測YPredNormGUI=predict(netGUI,XTestSet);%逆歸一化YPredGUI=YPredNormGUI*(tarMaxYTestRealGUI=YTes%保存數據handles.YTestReal=YTtxtLog.Value=[txtLog.Value;{’預測完成，可以導出結果或繪圖。%導出預測結果及置信區(qū)間ifisempty(handles.YPred)%計算95%置信區(qū)間errorStd=std(handles.YPred-handles.confUpper=handles.YconfLower=handles.YPred-1.96*error%結果表格T=table((1:length(handles.YPred))’,handhandles.YPred,confLower,confUpper,...[file,path]=uiputfile('prediction_results.csv',’果為CSV');ifisequal(file,0)return;%用戶取消保存writetable(T,fullfile(path%繪制誤差熱圖ifisempty(handles.YPred)errors=handles.YPred-handles.YTestRerrorMat=reshape(errors(1:days*hours),hours,days);%繪制殘差分布圖functionplotResidualDisifisempty(handles.YPred)residuals=handles.YTestReal-handles.YPred;histogram(residuals,50,'Normalization',x_vals=linspace(min(residuals),max(pd=fitdist(residuals,'plot(x_vals,y_vals,'r-','LineWidth'%繪制性能指標柱狀圖functionplotMetrifisempty(handles.YPred)%指標計算mseVal=mean((handles.YPred-handles.YTestReal).^2);rmseVal=sqrt(msemaeVal=mean(abs(handles.YPred-handles.YTestReal));mapeVal=mean(abs((handles.YPred-handles.YTestReal)./handles.YTestReal))mbeVal=mean(handles.YPrSSres=sum((handles.YTestReal-handles.YPred).^2);SStot=sum((handles.YTestReal-mean(handles.YTestReal)).^2);r2Val=1-SSrmetricNames={'MSE','RMSE','MAE','MAPE(%)’,'MBE','R^2'};metricValues=[mseVal,rmseVal,maeVal,mapeVal,mbeVal,set(gca,'XTickLabel',metricNames,'XTic完整代碼整合封裝fig=uifigure('Name',’多變量單步光伏功率預測(GRU)’,'Positio[100100950750]);%主窗口設置%====第一階段：環(huán)境準備====%清空工作環(huán)境變量clearvars-exceptfig;%清除變量，保留當前GUI句柄變量，避免意外刪除GUI控件句柄warning('off','all');%關閉所有警告，防止訓練過程中彈窗干擾%檢查工具箱是否存在toolboxRequired={'DeepLearningLearningToolbox','ParallelmissingToolboxes=setdiff(toolboxRequired,installedToolboxesif~isempty(missingToolboxes)uialert(fig,[’缺少工具箱：'strjoin(missingToolboxes,',')],ifgpuDeviceCount>0fprintf('GPU加速啟用。\n');fprintf('未檢測到GPU設備，使用CPU進行計算。\n');%====第二階段：數據準備====%創(chuàng)建文件選擇控件'ButtonPushedFcn',@(btn,event)selectxtFilePath=uitextarea(fig,'Editable','off'%====第三階段：算法設計和模型構建及參數調整====%學習率輸入框lblLearnRate=uilabeledtLearnRate=uieditfield(fig,'numeric','Limi%批量大小輸入框lblBatchSize=uilabel(fig,'TedtBatchSize=uieditfield(fig,'numeric','Limits',[1Inf],'Value',64,'RoundFractionalValues',true,'Posi%最大迭代次數輸入框edtEpochs=uieditfield(fig,'numeric','Limits',[1Inf],'Value',100,'RoundFractionalValuelblDropout=uilabel(fig,'Text','GRU門控Dropout:','Position',edtDropout=uieditfield(fig,'numeric','Limits',[01],'Value',%訓練按鈕58012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)star%導出結果按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)expo%誤差熱圖按鈕'Position',[31058012030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErr%殘差分布按鈕'Position',[45058012030],...plotResidualDistribution(bt%性能指標柱狀圖按鈕'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotM%訓練日志文本框txtLog=uitextarea(fig,'Editable’,'off','Position',[3030880%共享句柄存儲handles=struct();handles.filePath='’;%====回調函數實現====[file,path]=uigetfile({'*.cSv;*.mat',’數據文件(*.csv,ifisequal(file,0)handles.filePath=fullfile(path,file);txtFilePath.Value=hafunctionsifisempty(handles.filePath)%參數校驗bs=edtBatchSize.Value;ifbs<1||mod(bs,1)~=0ifepochs<1||mod(epochs,1)~=0ifdropoutRate<0||dropoutRate>1uialert(fig,'Dropout比例需在0到1之間。’,’參數錯誤');%加載數據txtLog.Value={'開始加載數據ifendsWith(handles.filePath,'.mat')dataStruct=loaifisfield(dataStruct,'dataTable')dataTable=readtable(handles.filePath%提取特征與目標列%處理缺失值一線性插值和前向填充forj=1:size(features,2)features(:,j)=fillmissing(featurestarget=fillmissing(target,'previous');%異常值檢測和替換(3倍標準差法)forj=1:size(features,2)outlierIdx=abs(featur%平滑處理一移動平均forj=1:size(features,2)features(:,j)=movmean%歸一化targetNorm=(target-tarMin)./(tarMax-tarM%序列滑動窗口構建numSamples=size(featuresNorm,1)-windowSizXAl1=zeros(windowSize,3,numSamXAl1(:,:,i)=featuresNorm(i:i+windowSiYAl1(i)=targetNorm(i+windo%劃分訓練測試集numTrain=floor(numSamples*trainRatio);YTrain=YAll(1:numTrain);XTest=XAl1(:,:,numTrain+1:end);%構建GRU網絡(含Dropout)layers=[...gruLayer(100,'OutputMode’,'last','Recurr%訓練參數配置options=trainingOptions('adam',...