目錄Python實(shí)現(xiàn)基于LSTM-k-means長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)結(jié)合K均值聚類(K-means)進(jìn)行多輸入多輸出回歸預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例 4項(xiàng)目背景介紹 4項(xiàng)目目標(biāo)與意義 5目標(biāo)一：構(gòu)建面向異質(zhì)時(shí)序的統(tǒng)一預(yù)測框架 5目標(biāo)二：實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化先驗(yàn)與深度表示的協(xié)同 目標(biāo)三：提供多輸入多輸出的端到端實(shí)現(xiàn) 目標(biāo)四：強(qiáng)化評(píng)估與回測的專業(yè)性 目標(biāo)五：提高可解釋性與可維護(hù)性 目標(biāo)六：打造高可移植的數(shù)據(jù)合成與復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)基座 6目標(biāo)七：支撐在線推理與A/B試驗(yàn) 6項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案 6挑戰(zhàn)一：數(shù)據(jù)異質(zhì)與工況切換 6挑戰(zhàn)二：多目標(biāo)之間的相互牽制 6挑戰(zhàn)三：窗口構(gòu)造與滯后選擇 6挑戰(zhàn)四：聚類數(shù)量與穩(wěn)定性 6挑戰(zhàn)五：在線延遲與資源約束 7挑戰(zhàn)六：可解釋與合規(guī) 7項(xiàng)目模型架構(gòu) 7模塊一：數(shù)據(jù)接入與序列切片 7模塊二：標(biāo)準(zhǔn)化與嵌入增強(qiáng) 7模塊三：K-means聚類與狀態(tài)識(shí)別 7模塊四：多輸入多輸出的LSTM主干 模塊五：訓(xùn)練策略與回測 8模塊六：推理與服務(wù)化 8模塊七：可解釋與模型治理 8項(xiàng)目模型描述及代碼示例 8數(shù)據(jù)窗口化與標(biāo)準(zhǔn)化 8聚類擬合與簇特征增強(qiáng) 9將簇嵌入接入序列模型 9分簇加權(quán)采樣與訓(xùn)練回調(diào) 預(yù)測與反標(biāo)準(zhǔn)化 評(píng)估指標(biāo)與分簇報(bào)告 滾動(dòng)回測與時(shí)間一致性 項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域 能源出力與設(shè)備健康同步預(yù)測 金融多指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)與收益協(xié)同 工業(yè)過程控制與質(zhì)量預(yù)測 交通與城市計(jì)算 醫(yī)療時(shí)序與資源調(diào)度 項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新 特點(diǎn)一：結(jié)構(gòu)化先驗(yàn)與深度表示融合 特點(diǎn)二：多任務(wù)協(xié)同與量綱自適應(yīng) 特點(diǎn)三：分簇均衡采樣與魯棒訓(xùn)練 特點(diǎn)四：兩種融入路徑并存 特點(diǎn)五：嚴(yán)謹(jǐn)回測與可解釋輸出 特點(diǎn)六：工程可復(fù)用與跨生態(tài)文件輸出 特點(diǎn)七：在線可運(yùn)維與灰度升級(jí) 項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng) 數(shù)據(jù)切分與信息泄露防范 聚類數(shù)量、初始化與漂移 多目標(biāo)損失與尺度問題 資源預(yù)算與延遲管控 可解釋、審計(jì)與安全 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 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 各模塊功能說明 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 模型加載與優(yōu)化 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)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(dòng)化管理 API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 安全性與用戶隱私 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 20模型更新與持續(xù)優(yōu)化 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 自適應(yīng)聚類與神經(jīng)路由 不確定性估計(jì)與決策耦合 21表征學(xué)習(xí)與跨域遷移 21可解釋性增強(qiáng)與因果視角 21項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 21程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 2第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 清空環(huán)境變量 22關(guān)閉報(bào)警信息 22關(guān)閉開啟的圖窗 22清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 23配置GPU加速 23導(dǎo)入必要的庫 24第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 24 25數(shù)據(jù)處理功能 25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 26數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 26特征提取與序列創(chuàng)建 27劃分訓(xùn)練集和測試集 27參數(shù)設(shè)置 27第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建 28優(yōu)化超參數(shù) 防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整(選用三種：L2正則化、數(shù)據(jù)擴(kuò)增與噪聲注入、集成學(xué) 30第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測 設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 模型訓(xùn)練 用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測 3保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間 3第五階段：模型性能評(píng)估 34多指標(biāo)評(píng)估 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(duì)比圖 34設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 35設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 35第六階段：精美GUI界面 35完整代碼整合封裝 Python實(shí)現(xiàn)基于LSTM-k-means長短期記憶進(jìn)行多輸入多輸出回歸預(yù)測的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例穩(wěn)、強(qiáng)噪聲、跨尺度周期、突發(fā)事件與結(jié)構(gòu)性變化并長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借門控機(jī)制能夠捕捉長期依賴關(guān)系與非線性映射，但解，從而犧牲局部工況的刻畫精度。引入K均值聚類(K-means)作為結(jié)構(gòu)化先驗(yàn)，可以在數(shù)據(jù)空間中劃分若干典型子群(工況簇、市場狀態(tài)、天氣型態(tài)或負(fù)載區(qū)間),再以“聚類結(jié)果引導(dǎo)預(yù)測”的策略，讓序列模型具備“因地制宜”的子被捕捉；聚類標(biāo)簽則提供“結(jié)構(gòu)化坐標(biāo)”,幫助網(wǎng)絡(luò)在隱藏態(tài)或輸入側(cè)建立條件聚類建模與特征增強(qiáng)、再到多分支或嵌入式的LSTM建模與評(píng)估回測，并附上可或TensorRT加速、半精度推理與特征緩存；聚類分配可預(yù)先量化并以向量化計(jì)校正；隨后以滑動(dòng)窗口方式構(gòu)造樣本，設(shè)定輸入窗口長度L與預(yù)測步長H,得到形如[X∈(N,L,F),Y∈(N,O)]的張量，其中F為輸入特征維度，0為輸出維度。采用正余弦編碼；類別特征(如節(jié)假日標(biāo)記、設(shè)備類型)以嵌入向量形式輸入；二是作為路由信號(hào)引導(dǎo)多分支LSTM選擇在訓(xùn)練樣本的特征匯總統(tǒng)計(jì)或降維空間(PCA/UMAP)上運(yùn)行K-means,得到K個(gè)評(píng)估。聚類既可基于原始特征，也可基于經(jīng)一次“預(yù)訓(xùn)練LSTM”得到的隱藏表ys.append(Y[t])#將當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)向量作為標(biāo)簽returnnp.stack(xs),np.stack(ys)#轉(zhuǎn)為批量張量返回scaler_x=StandardScaler()#實(shí)例化輸入特征標(biāo)準(zhǔn)化器scaler_y=StandardScaler()#實(shí)例化輸出目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化器#訓(xùn)練集擬合后再應(yīng)用到驗(yàn)證與測試，避免信息泄露聚類擬合與簇特征增強(qiáng)fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportPCA#引入PCA以降維提供更穩(wěn)定的聚類空間deffit_kmeans_for_states(X_w聚類擬合器，支持PCA壓縮維度T,L,F=X_windows.shape#解析樣本形狀summary=X_windows.reshape(T,L*F)#將每個(gè)窗口展開為一維向量作為聚類輸入pca=PCA(n_components=n_comp,random_state=42)#創(chuàng)建PCA對(duì)象以壓縮特征維度并穩(wěn)定聚類Z=pca.fit_transform(summary)#對(duì)窗口摘要做降維得到Zkm=KMeans(n_clusters=n_clusters,n_init=10,random_state=4創(chuàng)建K-means對(duì)象并設(shè)置多次初始化labels=km.fit_predict(Z)#擬合并得到每個(gè)樣本的簇標(biāo)簽returnpca,km,labels#返回PCA、K-means與標(biāo)簽以便后續(xù)變換與特征拼接defone_hot(labels,K):#將簇標(biāo)簽轉(zhuǎn)為獨(dú)熱編碼以供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入mat=np.zeros((len(labels),K),dtype=np.float32)#初始化全零矩陣mat[np.arange(len(labels)),labels]=1.0#按行索引設(shè)置對(duì)應(yīng)簇位置為1returnmat#返回獨(dú)熱表示將簇嵌入接入序列模型importtensorflowastf#引入深度學(xué)習(xí)框架以構(gòu)建LSTMfromtensorflow.kerasimportcallbacks#引入常用組件defbuild_lstm_with_cluster(L,F,K,0,hidden=64):#構(gòu)建帶簇嵌入的多輸入多輸出模型seq_in=layers.Input(shape=(L,F),name="seq_in")#序列輸入張量cluster_in=layers.Input(shape=(K,),name="cluster_in")#獨(dú)熱簇輸入cluster_emb=layers.Dense(16,activation='relu',name="cluster_emb")(cluster_in)#將簇獨(dú)熱映射到低維嵌入fromsklearn.metricsimportdefeval_by_cluster(y_tmae=mean_absolute_errmse=np.sqrt(mean_squared_error(y_true[idx],y_pred[idx]))#計(jì)算簇內(nèi)RMSEreport[int(k)]={'MAE':float(mae),'RMSE':float(rmse)}#寫returnreport#返回分簇指標(biāo)字典defrolling_backtest(X,Y,L,train_ratio=0.6,val_ratio=0.2,step=1):#簡化的滾動(dòng)回測骨架Xtr,Xva,Xte=Xw[:n_train],Xw[n_train:n_val],Xw[n_val:]#切Ytr,Yva,Yte=Yw[:n_train],Yw[n_train:n_val],Yw[n_vXtr_s=scaler_x.fit_transform(Xtr.reshape(len(Xtr),Xva_s=scaler_x.transform(Xva.reshape(len(Xva),Xte_s=scaler_x.transform(Xte.reshape(len(Xte),lab_va=km.predict(pca.transform(Xva_s.reshape(len(Xva_s),-1)))#獲得驗(yàn)證集簇lab_te=km.predict(pca.transform(Xte_s.reshape(len(Xte_s),-1)))#獲得測試集簇客流、車速、擁堵指數(shù)與排放強(qiáng)度存在耦合。通過聚類識(shí)別工作日/節(jié)假日、早晚高峰與特殊活動(dòng)等模式，LSTM對(duì)各模式的時(shí)空節(jié)律做有條件建模，提升擁堵峰值處的捕捉能力。多輸出結(jié)果服務(wù)于信號(hào)配時(shí)、公交調(diào)度與動(dòng)態(tài)收費(fèi)策略。生命體征、實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)與治療強(qiáng)度需要聯(lián)動(dòng)預(yù)測。以聚類區(qū)分病程階段或病種亞型，使得序列模型在不同人群上具備差異化表征；多輸出結(jié)果可以同時(shí)服務(wù)于病情評(píng)估與資源分配，輔助制定干預(yù)策略并降低過度治療風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新K-means提供全局幾何結(jié)構(gòu)，LSTM提供時(shí)間依賴學(xué)習(xí)能力。兩者融合后，模型既能適應(yīng)狀態(tài)切換，又不丟失跨期相關(guān)性，兼顧表達(dá)力與穩(wěn)定性。多輸出以加權(quán)損失聯(lián)合訓(xùn)練，自動(dòng)平衡不同目標(biāo)的訓(xùn)練困難度；量綱標(biāo)準(zhǔn)化與不確定性加權(quán)結(jié)合，確保強(qiáng)噪聲目標(biāo)不會(huì)壓制整體學(xué)習(xí)。通過分簇權(quán)重、難例挖掘與早停策略，弱勢簇獲得足夠關(guān)注；學(xué)習(xí)率調(diào)度與梯度裁剪保證收斂平穩(wěn)，減少長序列訓(xùn)練的不穩(wěn)定。既支持“簇嵌入+主干共享”的輕量方案，也支持“路由到分支”的多頭方案；不同業(yè)務(wù)可按資源與延遲約束選擇，實(shí)現(xiàn)研發(fā)與生產(chǎn)的靈活協(xié)同。滾動(dòng)回測貼合線上推理路徑；分簇指標(biāo)、到中心距離與誤差熱圖共同構(gòu)成可解釋證據(jù)，方便診斷問題并指導(dǎo)后續(xù)優(yōu)化。完整腳本輸出mat與csv,便于在Python/Matlab/R等生態(tài)復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)；模塊化代碼可以無縫遷移到不同項(xiàng)目。服務(wù)化接口、模型簽名與監(jiān)控報(bào)警構(gòu)成可運(yùn)維閉環(huán)；灰度發(fā)布與A/B試驗(yàn)確保升級(jí)風(fēng)險(xiǎn)可控，支持持續(xù)優(yōu)化。項(xiàng)目應(yīng)該注意事項(xiàng)所有標(biāo)準(zhǔn)化與降維器僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合，再應(yīng)用到驗(yàn)證與測試；時(shí)間切分務(wù)必遵守前后順序，嚴(yán)禁隨機(jī)打亂導(dǎo)致未來信息滲入。滾動(dòng)回測應(yīng)模擬線上滑窗，確保評(píng)估與部署一致。簇?cái)?shù)選擇需結(jié)合多指標(biāo)與業(yè)務(wù)解釋；初始化建議多次運(yùn)行取較優(yōu)結(jié)果，并記錄隨機(jī)種子。上線后需監(jiān)控新樣本到中心距離與標(biāo)簽分布，觸發(fā)閾值后執(zhí)行增量重訓(xùn)或中心更新。各目標(biāo)先標(biāo)準(zhǔn)化，再使用加權(quán)策略；權(quán)重可隨訓(xùn)練動(dòng)態(tài)調(diào)整，防止某目標(biāo)誤差主導(dǎo)整體；評(píng)估階段既看綜合得分，也看單目標(biāo)邊界條件表現(xiàn)。序列長度、批量大小與網(wǎng)絡(luò)深度直接影響顯存占用與延遲；在低延遲場景優(yōu)先采用簇嵌入共享主干，并通過半精度與張量RT加速；必要時(shí)引入蒸餾或Tiny-LSTM以滿足SLA。保留版本、參數(shù)、數(shù)據(jù)快照與訓(xùn)練日志；對(duì)外提供可審計(jì)報(bào)告，包括聚類中心、分簇指標(biāo)與穩(wěn)定性測試結(jié)果；接口層面加強(qiáng)鑒權(quán)與節(jié)流，避免被濫用。項(xiàng)目模型算法流程圖下圖以純文本方式描述從數(shù)據(jù)接入到在線推理的全鏈路，突出“聚類引導(dǎo)+LSTM”的協(xié)同路徑與關(guān)鍵檢查點(diǎn)。[數(shù)據(jù)接入與清洗]V[滑動(dòng)窗口構(gòu)造L步]-->[標(biāo)準(zhǔn)化擬合(僅訓(xùn)練集)]-->[標(biāo)準(zhǔn)化變換(驗(yàn)證/測試)]V[窗口摘要展平或降維(PCA)]---->[K-means擬合]---->[簇標(biāo)簽/獨(dú)熱/嵌入]V-->[拼接到序列特征或路由到分支]V[LSTM主干/多分支子網(wǎng)]V[全連接頭部->多輸出向量預(yù)測]V[反標(biāo)準(zhǔn)化->業(yè)務(wù)量綱結(jié)果]V[滾動(dòng)回測/分簇評(píng)估/誤差熱圖]<----[在線監(jiān)控：標(biāo)簽分布、到中心距離、漂移告警]#因素五：隨機(jī)游走加非線性變換，模擬慢變趨勢與飽和效應(yīng)rw=np.cumsum(rng.normal(0,0.05,T))#隨機(jī)游走形成緩慢趨勢f5=np.tanh(rw)+0.1*rng.normal(0,1,T)#通過tanh體現(xiàn)飽#將五種因素線性混合并加入輕微非線性，得到五維特征mix=rng.normal(0,1,(F,5))#生成隨機(jī)混合矩陣以形成通道多樣性base=np.vstack([f1,f2,f3,f4,f5])#堆疊五個(gè)因素構(gòu)成基底X=(mix@base).T#線性混合得到形狀為[T,F]的特征矩陣X+=0.05*(X**2)/(1.0+np.abs(X))#引入輕度非線性增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)感X=(X-X.mean(O))/(X.std(0)+le-6)#生成多輸出目標(biāo)，包含線性項(xiàng)、滯后項(xiàng)與交互項(xiàng)deflag(arr,k):#簡易滯后函數(shù)out=np.zeros_like(arr)#初始化輸出out[k:]=arr[:-k]#右移k步y(tǒng)1=0.7*X[:,0]+0.4*lag(X[:,1],1)-0.2*lag(X[:,2],2)+0.3*np.sin(X[:,3])+rng.normal(0,0.y2=-0.3*X[:,1]+0.6*X[:,2]*X[:,4]+0.5*lag(X[:,0],3)+rng.normal(0,0.3,T)#目標(biāo)二包含交互與長滯后y3=0.2*X[:,3]+0.2*X[:,4]+0.5*lag(X[:,3],2)-0.4*np.cos(X[:,2])+rng.normal(0,0.25,T)#目標(biāo)三兼顧非Y=np.stack([y1,y2,y3],axis=1)#將三個(gè)目標(biāo)合并為多輸出矩陣#保存為csv與mat文件，便于跨生態(tài)復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)df=pd.DataFrame(np.hstack([X,Y]),columns=[f'feat_{i}'forirange(F)]+[f'target_{j}’forjinrancsv_path="synthetic_kmeans_lstm_mimo.csv"#指mat_path="synthetic_kmeans_lstm_mimo.mat"#指定mat文件名df.to_csv(csv_path,index=False)savemat(mat_path,{'X':X,'Y':Y})#寫出mat格式以供matlab或其他工具確認(rèn)項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 Lsynthetic_kmeans_lstm_mimo.mat —run_infer.sh 各模塊功能說明正則化、回調(diào)與保存加載接口。重與訓(xùn)練日志。曲線可視化。為可調(diào)用服務(wù)。批量推理腳本。項(xiàng)目部署與應(yīng)用整體采用數(shù)據(jù)層、特征層、在線服務(wù)層三級(jí)架構(gòu)。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)流批一體接入與持久化；特征層實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、窗口構(gòu)造與簇分配；服務(wù)層承載LSTM推理與結(jié)果聚合。組件之間通過消息隊(duì)列與共享內(nèi)存加速傳遞，關(guān)鍵路徑盡量避免磁盤I/0,所有中間件均有高可用配置，確保故障轉(zhuǎn)移迅速。容器化為基礎(chǔ)，鏡像內(nèi)預(yù)裝深度學(xué)習(xí)框架與加速庫；采用CUDA與cuDNN版本鎖定策略，避免驅(qū)動(dòng)不兼容。通過IaC模板在云端或本地K8s集群拉起服務(wù)，掛載只讀模型卷與只寫日志卷，權(quán)限最小化，減少安全暴露面。模型以O(shè)NNX或SavedModel形式交付，啟動(dòng)時(shí)完成權(quán)重加載與Warmup推理；推理進(jìn)程綁定固定核與親和性，降低抖動(dòng)。對(duì)嵌入與全連接層開啟半精度，保持輸出精度的同時(shí)減少延遲；必要時(shí)結(jié)合TensorRT進(jìn)行圖優(yōu)化與內(nèi)核融合。采用Flink或Spark結(jié)構(gòu)化流進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊與窗口滾動(dòng)；聚類分配以向量化實(shí)現(xiàn)，可將簇中心緩存到內(nèi)存并廣播到執(zhí)行器。延遲敏感路徑使用環(huán)形緩沖保存最近L步特征，避免重復(fù)提取。構(gòu)建儀表板顯示總體與分簇誤差、到中心距離分布、標(biāo)簽轉(zhuǎn)移矩陣與漂移告警；提供時(shí)序曲線、殘差熱圖與工況對(duì)比圖，支持按時(shí)間、簇、目標(biāo)多維篩選，便于快速定位異常。GPU/TPU加速推理對(duì)高并發(fā)場景，啟用批處理聚合與多流并發(fā)；將嵌入重復(fù)向量化、LSTM核函數(shù)與全連接推理交給加速后端，結(jié)合流水線化把特征準(zhǔn)備與模型計(jì)算重疊執(zhí)行，提升吞吐。部署Prometheus與Grafana收集吞吐、P99延遲、隊(duì)列長度與顯存占用；自定義指標(biāo)包含分簇占比、中心距離均值與漂移分?jǐn)?shù)。觸發(fā)閾值后自動(dòng)擴(kuò)容或降級(jí)為輕量模型，保障SLA。訓(xùn)練腳本在離線環(huán)境運(yùn)行并產(chǎn)出評(píng)估簽名；CI階段執(zhí)行單元測試、靜態(tài)檢查與小樣本回歸；CD階段使用藍(lán)綠或金絲雀策略發(fā)布，聯(lián)動(dòng)回滾開關(guān)確保發(fā)現(xiàn)異常即可切回穩(wěn)定版本。暴露REST/gRPC接口，入?yún)樽罱麹步特征與時(shí)間戳，返回多輸出向量與不確定性；支持批量請(qǐng)求與冪等校驗(yàn)，所有請(qǐng)求落盤審計(jì)并脫敏存儲(chǔ)，滿足合規(guī)要求。全鏈路TLS、服務(wù)間mTLS與細(xì)粒度鑒權(quán)；敏感字段采用列級(jí)別加密，訪問控制以最小權(quán)限為準(zhǔn)；日志脫敏處理并設(shè)置保留周期，導(dǎo)出數(shù)據(jù)需審批。模型與配置采用版本化存儲(chǔ)并定期快照；數(shù)據(jù)層具備多副本與跨區(qū)備份；服務(wù)失效時(shí)由熱備實(shí)例接管，必要時(shí)自動(dòng)觸發(fā)降級(jí)路徑，維持核心功能可用。在線采樣真實(shí)誤差，定期觸發(fā)離線再訓(xùn)練；簇中心與數(shù)量按周或按月復(fù)核；引入漂移檢測器對(duì)標(biāo)簽分布與到中心距離進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)顯著變化即執(zhí)行小步更為一致流程，既能在研究環(huán)境中復(fù)現(xiàn)穩(wěn)定收益，也能在第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備清空環(huán)境變量safe_keep={"PATH","HOME","PYTHONPATH","CONDA_PREFIX",行forkinlist(os.environ.keys()):#遍歷當(dāng)前進(jìn)程的全部環(huán)境變量鍵名ifknotinsafe_keep:#對(duì)不在白名單中的os.environ.pop(k,None)#凈關(guān)閉報(bào)警信息importwarnings#引入warnings以集中屏蔽無關(guān)警告warnings.filterwarnings("ignore")#關(guān)閉常見非關(guān)鍵告警，減少輸出干擾os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="2"#設(shè)置TensorFlow底層日志等級(jí)，屏蔽info與warning級(jí)別冗余輸出關(guān)閉開啟的圖窗importmatplotlib#引入matplotlib以管理潛在matplotlib.use("Agg")#切換到無交互后端以避免遺留圖窗占用資源importmatplotlib.pyplotasplt#引入繪圖庫接口plt.close("all")#關(guān)閉所有可能存在的歷史圖窗句柄清空變量gc.collect()#觸發(fā)一次完整垃圾回收，釋放無引用對(duì)象占用的內(nèi)存清空命令行importplatform#引入platform判斷操作系統(tǒng)類型"clear")#調(diào)用系統(tǒng)命令清空終端顯示，便于專注觀察importsys#引入sys以importsubprocess#引入subprocess以調(diào)用pip安裝缺失依賴["numpy","pandas","scipy","scikit-learn","tk","joblib"]#聲明項(xiàng)目所需的關(guān)鍵依賴列表forpkginneed_pkgs:#逐一檢 import(pkg)#動(dòng)態(tài)嘗試subprocess.check_call([sys.executable,"-m"—-upgrade",pkg])#自動(dòng)安裝或升級(jí)缺失模塊，保障腳本可順利運(yùn)行importtensorflowastf#引入深度學(xué)習(xí)框架gpusifgpus:#當(dāng)存在可用GPU時(shí)啟用內(nèi)存按需分配策略tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)查print("未檢測到GPU,自動(dòng)使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練與推理")#明示硬件環(huán)境，fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score,defread_data_any(path):#ifext==".csv":#分支處理csvdf=pd.read_csv(path)#讀取csv為DataFrameX=m.get("X",None)#取Y=m.get("Y",None)#取出Y矩陣forjinrange(Y.shape[1])]#生成列名df=pd.DataFrame(np.hstack([X,Y]),columnraiseValueErro常defwrite_data_any(df,csv_path,mat_path,F,輸出csv與matdf.to_csv(csv_path,index=False)#導(dǎo)出csv便于查看與二次使用X=df.iloc[:,:F].to_numpy()Y=df.iloc[:,F:F+0].to_numpy()#提取標(biāo)簽矩陣savemat(mat_path,{"X":X,"Y":Y})#導(dǎo)出mat以供多生態(tài)協(xié)作文本處理與數(shù)據(jù)窗口化defclean_text_columns(df):#處理文本列，轉(zhuǎn)為可用數(shù)值/類別形式df[c]=df[c].str.replace("[^0-9a-zA-Z\u4e00-regex=True)#清理非常規(guī)符號(hào)保留字母數(shù)字與中文df[c]=df[c].astype("category").cat.codes#簡單編碼為數(shù)值以參與后續(xù)建模defmake_windows(X,Y,win_len=48,step=1):#構(gòu)造滑動(dòng)窗口樣本xs,ys=[]xs.append(X[t-win_len:t])#收集長度為win_len的輸入片段ys.append(Y[t])#用當(dāng)前時(shí)刻標(biāo)簽作為輸出returnnp.array(xs,dtype=np.float32),np.ardtype=np.float32)#返回張量格式便于喂給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理功能defdetect_outliers_zscore(a,thr=4.0):#使用Z分?jǐn)?shù)檢測異常點(diǎn)mu=np.nanmean(a,axis=0)#計(jì)算均值忽略缺失項(xiàng)z=(a-mu)/sd#得到Z分?jǐn)?shù)矩陣mask=np.abs(z)>thr#標(biāo)記超returnmask#返回布爾矩陣以指示異常low=np.quantile(a,q_low,axis=0)high=np.quantile(a,q_high,axis=0)#計(jì)算上分位閾值returnnp.clip(a,low,high)#在閾值范圍內(nèi)裁剪以抑制極端值數(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)defimpute_and_sanitize(df,feat_cols,tgt_cols):#對(duì)特征與標(biāo)簽進(jìn)行df[feat_cols]=df[feat_cols].interpolate(mlimit_direction="both")#線性插值填補(bǔ)特征缺失，保持時(shí)間連續(xù)性df[tgt_cols]=df[tgt_cols].interpolate(melimit_direction="both")#線性插值填補(bǔ)標(biāo)簽缺失Y=df[tgt_cols].to_numpy()#轉(zhuǎn)為數(shù)組便于統(tǒng)一后續(xù)maskX=detect_outliers_zscore(X)#檢測特征異常位置maskY=detect_outliers_zscore(Y)#檢測標(biāo)簽異常位置X[maskX]=np.nan#將異常點(diǎn)置Y[maskY]=np.nan#將異常點(diǎn)置為空以便二次插值X=pd.DataFrame(X).interpolate(method="limit_direction="both").to_numpy()#再次以線性插值修復(fù)異常點(diǎn)Y=pd.DataFrame(Y).interpolate(metholimit_direction="both").to_numpy()#再次以線性插值修復(fù)異常點(diǎn)X=robust_clip(X)#以分位數(shù)裁剪特征尾部極端值提高穩(wěn)健性Y=robust_clip(Y)#以分位數(shù)裁剪標(biāo)簽尾部極端值提高穩(wěn)健性df[feat_cols]=X#寫回清洗后的特征df[tgt_cols]=Y#寫回清洗后的標(biāo)簽數(shù)據(jù)分析defquick_stats(df):#輸出關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量便于了解數(shù)據(jù)概貌desc=df.describe(include="all")print(desc.head())#打印前幾行統(tǒng)計(jì)結(jié)果以避免輸出過長數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)defsmooth_normalize(df,featX=df[feat_cols].rolling(smoothmin_periods=1).mean().to_numpy()#以滑動(dòng)平均平滑短期抖動(dòng)Y=df[tgt_cols].to_numpy()#標(biāo)簽維持原值以防過度平滑影響目標(biāo)scaler_x=StandardScaler().fit(X)#擬合特征標(biāo)準(zhǔn)化器scaler_y=StandardScaler().fit(Y)#擬合標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化器Xs=scaler_x.transform(X)#標(biāo)準(zhǔn)化特征Ys=scaler_y.transform(Y)#標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)簽returnXs.astype(np.float32),Ys.astype(np.float32),scaler_x,特征提取與序列創(chuàng)建ifts_colandts_colindf.columns:#當(dāng)存在時(shí)間戳列時(shí)進(jìn)行解析dt=pd.to_datetime(df[ts_col])#轉(zhuǎn)換為時(shí)間序列df["dow"]=dt.dt.dayofweekdf["hour"]=np.arange(len(df))%freq_hint#無時(shí)間戳?xí)r以固df["hour_sin"]=np.sin(2*np.pi*df["h#將小時(shí)映射為正df["hour_cos"]=np.cos(2*np.pi*df["h#將小時(shí)映射為余df["dow_sin"]=np.sin(2*np.pi*df[#將星期映射為正弦環(huán)特征df["dow_cos"]=np.cos(2*np.pi*df[#將星期映射為余弦環(huán)特征劃分訓(xùn)練集和測試集defsplit_by_time(X,Y,train_ratio=0.7,val_ratio=0.15):#基于時(shí)間順序劃分集合n_train=int(n*train_ratio)#計(jì)算訓(xùn)練邊界n_val=int(n*(train_ratio+val_ratio))#計(jì)算驗(yàn)證邊界return(X[:n_train],Y[:n_train]),(X[n_train:Y[n_train:n_val]),(X[n_val:],Y[n_val:])#返回三段切片以保持時(shí)序一致參數(shù)設(shè)置params={#統(tǒng)一管理關(guān)鍵超參數(shù)，便于GUI與命令行復(fù)用"win_len":48,#輸入窗口長度隱藏單元數(shù)"12":le-4,#L2正"noise_std":0.01,#輸入噪聲強(qiáng)度用于魯棒訓(xùn)練print(json.dumps(params,ensure_ascii=False,indent=2))#打印參數(shù)字importtensorflowastf#再次引用確保命名空間可用fromtensorflow.kerasimportoptimizers#引入Keras模塊deffit_kmeans_space(Xw,pca_dim,n_clusters):#在窗口摘要空間進(jìn)行降維與聚類T,L,F=Xw.shape#解包窗口張量形狀summary=Xw.reshape(T,L*F)#壓平成pca=PCA(n_components=pca_dim,random_state=42)#創(chuàng)建PCA轉(zhuǎn)換器Z=pca.fit_transform(summary)#擬合并變換得到低維表示構(gòu)建K均值聚類器labels=km.fit_predict(Z)#訓(xùn)練聚類并輸出樣本標(biāo)簽centers=km.cluster_centers_#returnpca,km,labels,centers#返回關(guān)鍵對(duì)象與結(jié)果defone_hot(labels,K):#將整數(shù)簇標(biāo)簽轉(zhuǎn)為獨(dú)熱編碼矩陣out=np.zeros((len(labels),K),dtype=np.float32)#初始化零矩陣out[np.arange(len(labels)),labels]=1.0#逐行設(shè)置對(duì)應(yīng)位置為1hidden,12w,noise_std):#構(gòu)建融合簇嵌入的多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)seq_in=layers.Input(shape=(win_len,feat_dim),name="seq_in")#序列輸入端口cl_in=layers.Input(shape=(n_clusters,),n#簇獨(dú)熱輸入端口x=layers.GaussianNoise(noise_std,name="gauss_noise")(seq_in)#emb=layers.Dense(16,activation="relu",name="clu#將獨(dú)熱映射為低維嵌入emb_rep=layers.RepeatVector(win_len,name="rep_emb")(emb)#在merge=layers.Concatenate(axis=-1,name="concaemb_rep])#將簇嵌入并入序列特征lstm1=layers.LSTM(hidden,return_sequences=True,kernel_regularizer=regularizers.12(12w),name="1stm1")(merge)lstm2=layers.LSTM(hidden,return_sequences=False,kernel_regularizer=regularizers.12(12w),name="lstm2")(lstm1)densel=layers.Dense(hidkernel_regularizer=regularizers.12(12w),name="densel")(1stm2)#全out=layers.Dense(out_dim,name="out")(densel)#輸出多目標(biāo)回歸model=models.Model(inputs=[seq_in,cl_in],outputs=out,name="LSTM_KMeans_MIMO")#組裝為可訓(xùn)練模型opt=optimizers.Adam(learning_rate=params["1r"])#使用Adam優(yōu)化pile(optimizer=opt,loss="mse",metrics=["mae"])#編譯優(yōu)化超參數(shù)defrandom_search_config(base_params,search_space,n_trials=8):#隨rng=np.random.default_rng(42)#固定隨機(jī)種子以重現(xiàn)實(shí)驗(yàn)for_inrange(n_trials):#進(jìn)行多次采樣cfg=base_params.copy()#從基準(zhǔn)字典cfg["hidden"]=int(egers(search_spacesearch_space["hidden"][1]))cfg["win_len"]=int(egers(search_space[search_space["win_len"][1]))#隨機(jī)采樣窗口長度int(egers(search_space["n_clsearch_space["n_clusfloat(10**rng.uniform(np.log10(search_spfloat(10**rng.uniform(np.log10(search_spnp.log10(search_space["12"][1])))#對(duì)L2權(quán)重在log域采樣與噪聲注入、集成學(xué)習(xí))noise=np.random.normal(0,std,Xw.shape).astype(np.float32)aug_list.append((Xw+noise).astype(np.float32))#噪聲注入后入defbagging_train_predict(config,Xtr_w,Ytr_w,Xva_w,Yva_w,Xte_w,lab_tr=km.predict(pca.transform(Xtr_w.reshape(len(Xtr_w),-1)))#為訓(xùn)練窗口分配簇lab_va=km.predict(pca.transform(Xva_w.reshape(len(Xva_w),-1)))#為驗(yàn)證窗口分配簇lab_te=km.predict(pca.transform(Xte_w.resha#為測試窗口分配簇oh_tr,oh_va,oh_te=one_hot(lab_tr,K),one_hot(lab_va,K),model=build_lstm_kmeans_model(config["win_len"],Xtr_w.shape[-1],Ytr_w.shape[-1],K,config["hidden"],config[cb=[callbacks.EarlyStopping(monitor="val_lcallbacks.ReduceLROnPlateau(monifactor=0.5,patience=4)]#學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)衰減回調(diào)model.fit([Xtr_w,oh_tr],Ytr_w,validation_dataoh_va],Yva_w),epochs=confibatch_size=config["batch_size"],verbose=0,callbacks=cb)#訓(xùn)練子模型pred_scaled=model.predict([Xte_w,oh_te],verbose=0)#生成pred=scaler_y.inverse_transform(pred_scaled)#反標(biāo)準(zhǔn)化還原preds.append(pred)#returnnp.mean(preds,axis=0)#對(duì)多子模型輸出取均值以降低方差train_opts={#定義訓(xùn)練階段關(guān)鍵選項(xiàng)"epochs":params["epochs"]"batch_size":params["batch_size"],#批"early_stopping_patience":12"plateau_patience":6,#學(xué)習(xí)率退火耐心值}#訓(xùn)練選項(xiàng)集中管理print(json.dumps(train_opts,ensure_ascii=False,indent=2))#打印訓(xùn)#生成示例數(shù)據(jù)(可替換為真實(shí)文件讀取)T,F,0=5000,5,params["pred_dim"]#定義樣本時(shí)長、特征維度與輸出rng=np.random.default_rng(20250816)#固定隨機(jī)種子便于復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)base=rng.normal(0,1,(T,F)).astype(np.float32)#生成高斯基底作為多y1=0.6*base[:,0]-0.3*base[:,1]+0.1*rng.normal(0,1,T)#合成目標(biāo)y2=0.5*np.sin(base[:,2])+0.4*base[:,3]+0.1*rng.normal(0,1,T)y3=0.3*base[:,4]+0.5*np.cos(base[:,0])+0.1*rng.normal(0,1,T)#合df_syn=pd.DataFrame(np.hstack([base,np.stack([y1,y2,y3],axis=1)]),range(O)])#組裝DataFrame便于統(tǒng)一流程df_syn=add_calendar_features(df_syn)#注入環(huán)特征增強(qiáng)周期信息["hour_sin","hour_cos","dow_sin","dow_cos"]#組合特征列名稱tgt_cols=[f"target_{j}"forjinrange(O)]#df_syn=clean_text_columns(df_syn)#掃描并編碼潛在文本列Xs,Ys,scaler_x,scaler_y=smooth_normalize(df_syn,feat_cols,tgt_cols)#平滑與標(biāo)準(zhǔn)化以提高穩(wěn)健性Xw,Yw=make_windows(Xs,Ys,win_len=params["win_len"],(trX,trY),(vaX,vaY),(teX,teY)=splittrain_ratio=0.7,val_ratio=0.15)#按時(shí)間切分訓(xùn)練/驗(yàn)證/測試集合params["n_clusters"])#在訓(xùn)練窗口空間擬合PCA與K均值lab_va=km.predict(pca.transform(vaX.reshape(len(vaX),-1)))#為驗(yàn)lab_te=km.predict(pca.transform(teX.reshape(len(teX),-1)))#為測km.n_clusters),one_hot(lab_te,km.n_clusters)#將簇標(biāo)簽轉(zhuǎn)為獨(dú)熱t(yī)rX_aug=augment_noise(trX,std=params["noise_std"],times=2)#對(duì)訓(xùn)練窗口進(jìn)行兩倍噪聲增強(qiáng)提升泛化repY=np.tile(trY,(3,1))#對(duì)應(yīng)復(fù)制標(biāo)簽三份與增強(qiáng)樣本對(duì)齊clf=build_lstm_kmeans_model(params["win_len"],trX.shape[-1],trY.shape[-1],km.n_clusters,params["hidden"],paramcb_list=[callbacks.EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=train_opts["early_stopping_patienrestore_best_weights=True),#早停策略收斂后及時(shí)停止節(jié)約資源callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor="val_lpatience=train_opts["plateau_patience"])]#驗(yàn)證集停滯時(shí)降低學(xué)習(xí)率助lab_tr_aug=km.predict(pca.transform(trX_aug.reshape(len(trX_aug),-1)))#為增強(qiáng)后的訓(xùn)練樣本重新分配簇標(biāo)簽oh_tr_aug=one_hot(lab_tr_aug,km.n_clusters)#轉(zhuǎn)為獨(dú)熱以供模型輸入history=clf.fit([trX_aug,oh_tr_aug],repY,validation_doh_va],vaY),epochs=train_opt用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測pred_scaled_val=clf.predict([vaX,oh_va],verbose=0)#在驗(yàn)證集上生pred_val=scaler_y.inverse_transform(pred_scaled_val)#反標(biāo)準(zhǔn)化得到pred_scaled_test=clf.predict([teX,oh_te],verbose=0)#在測試集上pred_test=scaler_y.inverse_transform(pred_scaled_test)#反標(biāo)準(zhǔn)化得true_val=scaler_y.inverse_transform(vaY)#true_test=scaler_y.inverse_transform(teY)#還原測試集真實(shí)值便于評(píng)保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間defempirical_pi(residuals,alpha=0.05):#基于經(jīng)驗(yàn)殘差計(jì)算預(yù)測區(qū)間lo=np.quantile(residuals,alpha/2.0,axis=0hi=np.quantile(residuals,1.0-alpha/2.0,axis=0)#計(jì)算雙側(cè)上分位點(diǎn)val_resid=true_val-pred_val#計(jì)算驗(yàn)證集lo_res,hi_res=empiricalpi(val_resid,alpha=params["alpha_cici_low_test=pred_test+lo_resci_high_test=pred_test+hi_res#組合測試集out_pred=pd.DataFrame(np.hstack([pred_testci_high_test]),columns=[f"pred_{i}"foriinrange(O)]+[f"ci_high_{i}"for格out_pred.to_csv("predictions_with_ci.csv"print("預(yù)測結(jié)果與區(qū)間已保存為predictions_with_ci.csv")#打印保存路第五階段：模型性能評(píng)估多指標(biāo)評(píng)估defmetrics_all(y_true,y_pred):#計(jì)算多項(xiàng)回歸評(píng)估指標(biāo)mse=mean_squared_error(y_true,y_pred)#均方誤差度量整體誤差能量r2=r2_score(y_true,y_pred)#決定系數(shù)衡量解釋度mae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)#平均絕對(duì)誤差提供穩(wěn)健(np.abs(y_true)+1e-8))))#百分比誤差在mbe=float(np.mean(y_pred-y_true))#平均偏差揭示系統(tǒng)性偏移"MAPE":float(mape),"MBE":mbe}#返回指標(biāo)字典defvar_es(residuals,q=0.95):#計(jì)算VaR與ES用于尾部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估res=residuals.reshapevar=np.quantile(res,q)#q分位位置作tail=res[res>=var]#提取尾部樣本集合期望作為ESmetrics_val=metrics_all(true_val,pred_val)#驗(yàn)證集綜合指標(biāo)metrics_test=metrics_all(true_test,pred_test)#測試集綜合指標(biāo)var95,es95=var_es((true_test-pred_test),q=0.95)#基于測試殘差計(jì)算95%VaR與ESprint("驗(yàn)證集指標(biāo)：",json.dumps(metrics_val,ensure_ascii=False))#print("測試集指標(biāo)：",json.dumps(metrics_test,ensure_ascii=False))#print("測試殘差VaR95與ES95:",var95,es95)#打印尾部風(fēng)險(xiǎn)刻畫結(jié)果設(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(duì)比圖plt.figure(figsize=(plt.plot(true_test[:300,0],label="真實(shí)值-目標(biāo)1")#繪制目標(biāo)1真實(shí)曲線截取前300點(diǎn)便于觀察plt.plot(pred_test[:300,0],label="預(yù)測值-目標(biāo)1")#繪制目標(biāo)1預(yù)測曲plt.legend()#顯示圖例便于區(qū)分曲線plt.title("測試集目標(biāo)1真實(shí)與預(yù)測對(duì)比")#添加標(biāo)題說明圖意plt.tight_layout()#調(diào)整布局避免遮擋plt.savefig("cmp_test_target1.png",dpi=120)#保存圖像文件用于報(bào)告或GUI回顯設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖err=(true_test-pred_test)#計(jì)算測試集殘差矩陣plt.figure(figsize=(8,4))#創(chuàng)建畫布plt.imshow(err.T,aspect="auto")#使用imshow展示各目標(biāo)殘差的時(shí)間分布plt.colorbar()#添加顏色條幫助讀數(shù)plt.yticks(range(O),[f"target_{i}"foriinrange(O)])#設(shè)置縱軸為各目標(biāo)名稱plt.title("殘差熱圖(測試)")#添加標(biāo)題plt.tight_layout()#自適應(yīng)布局plt.savefig("error_heatmap.png",dpi=120)#導(dǎo)出熱圖文件設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖plt.figure(figsize=(6,4))#新建圖像plt.hist(err.reshape(-1),bins=60,alpha=0.8)#繪制殘差直方圖觀察對(duì)稱性與尾部plt.title("殘差分布直方圖(測試)")#添加標(biāo)題plt.tight_layout()#調(diào)整布局設(shè)計(jì)繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖names=list(metrics_test.keys())#提取指標(biāo)名稱vals=list(metrics_test.values())#提取指標(biāo)取值plt.figure(figsize=(7,4))#新建圖像plt.bar(names,vals)#繪制柱狀圖展示各指標(biāo)plt.title("測試集綜合指標(biāo)柱狀圖")#添加標(biāo)題plt.xticks(rotation=30)#旋轉(zhuǎn)橫軸標(biāo)簽避免遮擋plt.tight_layout()#自適應(yīng)布局plt.savefig("metrics_bar.png",dpi=120)#保存圖像第六階段：精美GUI界面importtkinterastk#引入標(biāo)準(zhǔn)GUI庫fromtkinterimportfiledialog,messagebox#引入文件對(duì)話框與消息框frommatplotlib.backends.backend_tkaggdefinit(self,masteself.master.title("LSTM+KMeans多輸入多輸出預(yù)測演示")#設(shè)置定訓(xùn)練輪數(shù)變量#綁定簇?cái)?shù)變量=tk.StringVar()#綁定數(shù)據(jù)文=tk.StringVar(value=str(params["1r"]))#綁定學(xué)=tk.StringVar(value=str(params["batch_size"]))#=tk.StringVar(value=str(params["epochs"]=tk.StringVar(value=str(params["win=tk.StringVar(value=str(params["n_cl=tk.StringVar(value="待機(jī)")#綁定狀態(tài)欄文本top=tk.Frame(master)#頂部區(qū)域放置文件選擇與參數(shù)top.pack(fill="x")#tk.Entry(top,textvariable=self.fwidth=50).pack(side="left",padx=4)#路command=self.choose_file).pack(side="left",padx=4)#選擇文件按鈕mid.pack(fill="x",pady=4)#橫向填充并留出垂直間距tk.Label(mid,text="學(xué)習(xí)率").grid(row=0,column=tk.Entry(mid,textvariable=self.ep_var,width=10).gtk.Label(mid,text="tk.Entry(mid,textvariable=self.win_var,width=10).gcolumn=1)#窗口長度輸入框tk.Label(mid,text="簇?cái)?shù)").grid(row=1,column=2,padx=4)#tk.Entry(mid,textvariable=self.clu_var,width=10).command=self.train_and_eval).pack(side="left",padx=4)#訓(xùn)練按鈕tk.Button(btns,text="導(dǎo)出預(yù)測與區(qū)間",command=self.export_predictions).pack(side="left",padx=4)#導(dǎo)出按鈕tk.Button(btns,text="繪制誤差熱圖",command=self.plot_heatmap).pack(side="left",padx=4)#熱圖按鈕tk.Button(btns,text="繪制殘差直方圖",tk.Button(btns,text="繪制指標(biāo)柱狀圖",command=self.plot_metrics).pack(side="left",padx=4)#指標(biāo)按鈕self.status_bar=tk.Label(master,textvariable=self.status,self.status_bar.pack(fill="x")#橫向填充fig,ax=plt.subplots(figsize=(7,3))#創(chuàng)建嵌入式繪圖對(duì)象self.fig,self.axself.canvas=FigureCanvasTkAgg(self.fig,master)#將matplotlib圖嵌入到Tkself.canvas.gettkwidget().pack(fill="both",expand=True)self.bestCoords=None#預(yù)留最優(yōu)曲線數(shù)據(jù)容器self.anim=None#預(yù)留動(dòng)畫句柄defchoose_file(self):#文件選擇回調(diào)path=filedialog.askopenfilename(title="選擇數(shù)據(jù)文件",filetypes=[("CSV","*.csv"),("MAT","*.mat")])#彈出文件選擇對(duì)話框ifpath:#當(dāng)選擇有效路徑時(shí)self.file_path.set(path)#寫入路徑回顯self.status.set(f"已選擇文件：{path}")#更新狀態(tài)顯示def_validate_params(self):#參數(shù)合法性檢查lr=float(self.1r_var.get())#解析學(xué)習(xí)率bs=int(self.bs_var.get())#解析批量大小ep=int(self.ep_var.get())#解析訓(xùn)練輪數(shù)win=int(self.win_var.get())#解析窗口長度基本閾值校驗(yàn)returnlr,bs,ep,win,clu#返回解析后的參數(shù)元組messagebox.showerror("錯(cuò)誤","參數(shù)格式不正確或越界")#參數(shù)出現(xiàn)異常時(shí)彈出錯(cuò)誤提示returnNone#返回空值表示校驗(yàn)失敗deftrain_and_eval(self):#GUI中觸發(fā)訓(xùn)練與評(píng)估pr=self._validate_params()#調(diào)用校驗(yàn)函數(shù)ifprisNone:#不通過校驗(yàn)時(shí)直接返回return#終止后續(xù)流程lr,bs,ep,win,clu=pr#解包參數(shù)path=self.file_path.get()#讀取文件路徑ifpathandos.path.exists(path):#當(dāng)路徑存在時(shí)走