模型結(jié)構(gòu)與優(yōu)化算法緊密耦合創(chuàng)新 可解釋性與性能兼顧的模型設(shè)計 項目應(yīng)用領(lǐng)域 智能制造與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 能源負(fù)荷預(yù)測與管理 金融市場行情分析 交通流量與智能出行 環(huán)境監(jiān)測與氣象預(yù)報 醫(yī)療健康監(jiān)測 供應(yīng)鏈與庫存管理 智能農(nóng)業(yè) 新能源車輛動力預(yù)測 項目模型算法流程圖 項目應(yīng)該注意事項 數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)處理 算法參數(shù)設(shè)置的合理性 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計與復(fù)雜度控制 計算資源與訓(xùn)練效率 訓(xùn)練過程的監(jiān)控與調(diào)試 注意力機(jī)制的穩(wěn)定訓(xùn)練 多變量時序數(shù)據(jù)的時序?qū)R 優(yōu)化算法與模型耦合的協(xié)調(diào) 結(jié)果解釋與業(yè)務(wù)結(jié)合 項目數(shù)據(jù)生成具體代碼實現(xiàn) 項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 21項目部署與應(yīng)用 2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 2部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 23 實時數(shù)據(jù)流處理 可視化與用戶界面 GPU/TPU加速推理 23系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 23自動化CI/CD管道 API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 24安全性與用戶隱私 24數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 24故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 24模型更新與維護(hù) 模型的持續(xù)優(yōu)化 項目未來改進(jìn)方向 25融合多模態(tài)數(shù)據(jù) 增強(qiáng)模型可解釋性 輕量化模型設(shè)計 強(qiáng)化自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力 25優(yōu)化算法融合多智能體協(xié)同 25增強(qiáng)對異常事件的檢測與預(yù)測 25多目標(biāo)優(yōu)化與約束集成 25自動特征工程與選擇 增強(qiáng)可視化交互體驗 26項目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn) 27第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 清空環(huán)境變量 27關(guān)閉報警信息 27關(guān)閉開啟的圖窗 27清空變量 清空命令行 檢查環(huán)境所需的工具箱 28配置GPU加速 28導(dǎo)入必要的庫 29第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能，以便用戶管理數(shù)據(jù)集 文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能(填補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) 31特征提取與序列創(chuàng)建 32劃分訓(xùn)練集和測試集 32參數(shù)設(shè)置 第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 算法設(shè)計和模型構(gòu)建 33優(yōu)化超參數(shù) 35第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測 38設(shè)定訓(xùn)練選項 38模型訓(xùn)練 用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測 39保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間 39第五階段：模型性能評估 40多指標(biāo)評估 40設(shè)計繪制訓(xùn)練、驗證和測試階段的實際值與預(yù)測值對比圖 41設(shè)計繪制誤差熱圖 42設(shè)計繪制殘差分布圖 43設(shè)計繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖 43第六階段：精美GUI界面 4精美GUI界面 44完整代碼整合封裝 HPHHO-CNN-BiLSTM-Attention多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法(HPHHO)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)行多變量時序預(yù)測的詳細(xì)項目實例項目背景介紹與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)結(jié)合的模型結(jié)構(gòu)，有效捕捉時序數(shù)據(jù)的空間和時間特導(dǎo)致模型泛化能力不足。哈里斯鷹優(yōu)化算法(HHO)因其基于自然捕獵行為的高中仍存在早熟收斂和多樣性不足的問題。通過引入多策略混合改進(jìn)(HPHHO),結(jié)合自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整、變異操作以及局部搜索策略，可極大增強(qiáng)算法的搜索能力和穩(wěn)定性。將多策略混合改進(jìn)的哈里斯鷹算法應(yīng)用于CNN-BiLSTM結(jié)合注意力機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化，能夠同時挖掘多變量時序數(shù)據(jù)的時空特征和重要依賴關(guān)系，提升預(yù)測模型的準(zhǔn)確度和魯棒性。這種跨領(lǐng)域融合的創(chuàng)新方法為復(fù)雜時序預(yù)測提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，推動智能預(yù)測系統(tǒng)的發(fā)展與實際應(yīng)用的深化。項目目標(biāo)與意義通過構(gòu)建融合CNN、BiLSTM及注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，捕獲多變量時序數(shù)據(jù)中的空間結(jié)構(gòu)和時間依賴特征，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，滿足實際工業(yè)與金融領(lǐng)域?qū)Ω呔阮A(yù)測的需求。采用多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法(HPHHO)進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)優(yōu)化，克服傳統(tǒng)優(yōu)化算法陷入局部最優(yōu)的問題，實現(xiàn)全局最優(yōu)解的搜索，提升模型泛化通過引入注意力機(jī)制，賦予模型對時序數(shù)據(jù)中不同時間步及變量特征的動態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)模型對長距離依賴關(guān)系和關(guān)鍵特征的捕獲，提高預(yù)測的穩(wěn)定性與解釋結(jié)合進(jìn)化優(yōu)化算法自動化搜索最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)配置，減少人工經(jīng)驗依賴，簡化調(diào)參過程，提升模型訓(xùn)練效率與實用性。多策略混合算法增強(qiáng)了算法的多樣性和搜索深度，能夠適應(yīng)高維、多變量及噪聲干擾嚴(yán)重的時序數(shù)據(jù)，提高模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和魯棒性。將自然啟發(fā)式優(yōu)化算法與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制結(jié)合，形成創(chuàng)新型多領(lǐng)域融合解決方案，促進(jìn)優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在實際應(yīng)用中的相互促進(jìn)與創(chuàng)新發(fā)展。項目成果可廣泛應(yīng)用于能源負(fù)荷預(yù)測、股價趨勢分析、交通流量預(yù)測等領(lǐng)域，為智能決策系統(tǒng)提供準(zhǔn)確、高效的時序預(yù)測能力，推動智能化產(chǎn)業(yè)升級。項目挑戰(zhàn)及解決方案多變量時序數(shù)據(jù)維度高、變量間關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)模型難以同時捕獲空間和時間特征。解決方案為融合CNN提取局部空間特征，BiLSTM捕獲雙向時間依賴，注意力機(jī)制聚焦重要特征，全面提升特征表達(dá)能力。深度網(wǎng)絡(luò)參數(shù)眾多，易陷入局部最優(yōu)，且訓(xùn)練過程時間成本高。采用多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法，增強(qiáng)全局搜索和局部搜索能力，通過動態(tài)參數(shù)調(diào)節(jié)及變異操作保持種群多樣性，提升訓(xùn)練效率和效果。引入注意力機(jī)制雖然提升性能，但帶來額外計算開銷及訓(xùn)練不穩(wěn)定風(fēng)險。優(yōu)化方案包括采用簡化版注意力模塊、并行計算加速，以及在訓(xùn)練早期逐步引入注意力權(quán)重，保障訓(xùn)練穩(wěn)定和計算效率。多策略混合的算法設(shè)計與調(diào)試復(fù)雜，需要合理權(quán)衡各種策略的協(xié)同作用。解決方法為模塊化設(shè)計、逐步集成測試和參數(shù)敏感性分析，確保每種策略對整體性能的正向貢獻(xiàn)。時序預(yù)測中數(shù)據(jù)噪聲及缺失影響預(yù)測準(zhǔn)確性優(yōu)化算法計算資源消耗大多變量時序數(shù)據(jù)同步與標(biāo)準(zhǔn)化難題項目模型架構(gòu)項目采用融合多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法(HPHHO)優(yōu)化的輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊·Input定義輸入數(shù)據(jù)的形狀，支持多變量時序數(shù)據(jù)輸入?！蓪覥onv1D層使用ReLU激活函數(shù)，負(fù)責(zé)提取輸入序列的局部空間特征。·MaxPooling1D降低數(shù)據(jù)維度，防止過擬合，提取更具代表性的特征。BiLSTM模塊實現(xiàn)與說明python復(fù)制defbuild_bilstm(x):x=tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=128,return_sequences=True))(x)#雙向LSTM層，捕獲雙向時間依賴X=tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=64,return_sequences=True))(x)#第二層雙向LSTM,增強(qiáng)時序特征建?！idirectional包裝LSTM實現(xiàn)雙向序列建模，有助于捕捉過去和未來信·兩層BiLSTM堆疊加深網(wǎng)絡(luò)，提取豐富的時間動態(tài)特征?！eturn_sequences=True保證輸出完整時間步序列，供后續(xù)注意力機(jī)制處注意力機(jī)制模塊實現(xiàn)與說明python復(fù)制classAttentionLayer(tf.keras.layersdefnit(self,**kwarsuper(AttentionLayer,self).initdefbuild(self,input_shape):self.W=self.add_weight(nshape=(input_shape[-1],input_shape[-1]),initializetrainable=True)#權(quán)重矩陣self.b=self.add_weight(shape=(input_shape[-1],),initializer='zeros',trainable=True)#偏置self.u=self.add_weight(name="att_u",shape1),initializer='random_normal',trainable=True)#上下文向量defcall(self,inputs):score=tf.tanh(tf.tensordot(inputs,self.W,axes=1)#計算注意力分?jǐn)?shù)attention_weights=tf.nn.softmax(tf.tensordot(score,self.u,axes=1),axis=1)#歸一化權(quán)重weighted_output=tf.reduce_sum(inputs*attention_waxis=1)#加權(quán)求和，輸出注意力加權(quán)特征模型整體構(gòu)建代碼示例pythoninput_shape=(100,10)#100時間步，10個變量attn_output,attn_weights=attention_layer(bilstm_out)#添加注outputs=tf.keras.layers.Dense(units=10)(attn_output)出10維預(yù)測結(jié)果model=tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=outputs)#構(gòu)建模型實例多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法(HPHHO)核心代碼實現(xiàn)片段pythondefnit(self,objfunc,dim,bounds,populationsize=30,self.fitness=np.full(self.best_fit=np.infdefinit_population(self):#混沌映射初始化，使用Logistic映射示例x0=np.random.rand(self.pop_size,sescaled_pop=self.1b+x0*(self.deffitness_evaluation(self):fit=self.obj_func(siffit<self.best_fit:self.best_pos=self.defoptimize(self):E=2*(1-t/self.max_iter)#能量衰減自適應(yīng)ifabs(E)>=1:#探索階段rand_hawk=self.population[np.random.randintifq<0.5:new_pos=rand_hawk-np.randoabs(rand_hawk-2*np.random.rand()*semean_pos=np.mean(self.population,axis=0)new_pos=(self.best_pos-mnp.random.rand()*((self.ub-self.1b)*np.random.rand()+se#利用階段r=np.random.rand()ifr>=0.5andabs(EO)>=0.elifr>=0.5andabs(EO)<0.5:self.best_pos-self.populatelifr<0.5andabs(EO)>=0.5:self.best_pos-self.populat-self.population[i])+np.random.norm#邊界檢查new_pos=np.clip(new_pos,self.1b,self.ub)new_fit=self.obj_funcifnew_fit<self.fitness[i]:ifnew_fit<self.best_fit:self.best_fit=new_f#變異算子(簡單高斯變異)foriinrange(self.pop_ifnp.random.rand()<mutation_prob:mutant=self.population[i]+np.random.mutant=np.clip(mutant,self.mutant_fit=self.obj_func(muifmutant_fit<self.fitness[i]:ifmutant_fit<self.best_fit:returnself.best_pos,self.best_fit·邊界處理確保解空間合理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)示例python復(fù)制defobjective_function(params):#params示例：[學(xué)習(xí)率，卷積核大小，LSTM單元數(shù)...]lstm_units#構(gòu)建并訓(xùn)練模型的代碼略，假設(shè)返回驗證集損失pile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_history=model.fit(train_X,train_y,validation_val_y),epochs=10,batch_size=32,verbval_loss=history.history['val_·目標(biāo)是最小化驗證集損失，實現(xiàn)模型泛化最優(yōu)。融合多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法優(yōu)化項目引入多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法(HPHHO),結(jié)合混沌映射初始化、自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整、變異算子和局部搜索策略，顯著提升了傳統(tǒng)HHO的全局搜索能力和多樣性，克服早熟收斂問題，確保在高維參數(shù)空間中高效尋找最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實現(xiàn)模型性能最優(yōu)化。深度時序特征提取結(jié)合空間與時間信息利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)高效提取多變量時序數(shù)據(jù)中的局部空間依賴特征，捕獲變量間復(fù)雜交互關(guān)系，結(jié)合雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)全面捕捉正反雙向時間依賴，增強(qiáng)模型對時序動態(tài)變化的敏感度和表達(dá)能力。通過注意力機(jī)制模塊動態(tài)調(diào)整不同時間步和特征的重要性，提升模型對長距離時序依賴和隱含關(guān)鍵模式的識別能力，有效避免傳統(tǒng)模型中信息均勻處理導(dǎo)致的重要特征弱化，增強(qiáng)模型的解釋力和預(yù)測穩(wěn)定性。將HPHHO集成進(jìn)模型訓(xùn)練框架，實現(xiàn)對學(xué)習(xí)率、卷積核大小、隱藏層單元數(shù)等超參數(shù)自動化搜索，降低人工調(diào)參難度，提高訓(xùn)練效率和模型泛化能力，推動深度學(xué)習(xí)模型的工程化應(yīng)用。融合多種優(yōu)化策略協(xié)同工作，包括探索與利用的動態(tài)切換、變異算子保持種群多樣性、局部搜索微調(diào)精度，形成互補優(yōu)勢，確保算法在復(fù)雜非線性多峰損失面上的穩(wěn)定收斂，適應(yīng)多樣化時序預(yù)測場景。模型結(jié)構(gòu)靈活，支持多變量輸入和多步長輸出，滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中長短期多層次預(yù)測需求，提升應(yīng)用范圍廣度和深度，為實際工業(yè)和金融領(lǐng)域多元時序預(yù)測提供全面解決方案。合理設(shè)計網(wǎng)絡(luò)層次和參數(shù)規(guī)模，結(jié)合高效的張量運算和批量處理，充分利用GPU加速能力，優(yōu)化模型訓(xùn)練和推斷時間，保障大規(guī)模時序數(shù)據(jù)場景下的計算效率和響應(yīng)速度。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計與多策略哈里斯鷹優(yōu)化算法深度融合，形成參數(shù)搜索與模型結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化的閉環(huán)機(jī)制，突破傳統(tǒng)單一訓(xùn)練方法的局限，實現(xiàn)性能與效率的雙重提升。引入注意力機(jī)制不僅提升預(yù)測精度，還賦予模型一定的可解釋性，通過可視化注意力權(quán)重，幫助理解模型對不同時間步和變量的關(guān)注度，為業(yè)務(wù)決策提供支持，增強(qiáng)模型可信度。項目應(yīng)用領(lǐng)域基于多變量時序數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測，通過模型捕獲復(fù)雜機(jī)器運行數(shù)據(jù)中的時間和空間模式，實現(xiàn)生產(chǎn)線預(yù)警維護(hù)和工藝優(yōu)化，降低停機(jī)風(fēng)險，提高設(shè)備利用率。針對電力、熱力等能源系統(tǒng)多維時序數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測，結(jié)合時間、環(huán)境和用能特征，準(zhǔn)確預(yù)判需求變化，助力智能電網(wǎng)調(diào)度和能源節(jié)約，推動綠色能源系統(tǒng)建捕捉股票、期貨、外匯等多資產(chǎn)時序數(shù)據(jù)中的價格波動和相關(guān)性，輔助風(fēng)險管理和投資策略制定，實現(xiàn)多步長趨勢預(yù)測，提高投資決策的科學(xué)性和收益穩(wěn)定性。利用道路傳感器和車輛GPS多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行流量預(yù)測和擁堵分析，輔助智能交通信號控制和路徑規(guī)劃，提升交通系統(tǒng)運行效率，緩解城市交通壓力，推動智慧城結(jié)合溫度、濕度、風(fēng)速等多維氣象數(shù)據(jù)實現(xiàn)準(zhǔn)確的短期及中長期氣象預(yù)測，支持災(zāi)害預(yù)警和環(huán)境保護(hù)決策，提升應(yīng)急響應(yīng)能力和生態(tài)環(huán)境管理水平。通過多變量生理信號時間序列分析，實現(xiàn)病患健康狀態(tài)動態(tài)監(jiān)控和疾病預(yù)警，輔助臨床診斷和個性化治療，推動智慧醫(yī)療與遠(yuǎn)程健康管理的發(fā)展?；跉v史銷售數(shù)據(jù)、庫存水平及市場動態(tài)多維信息，精準(zhǔn)預(yù)測需求變化，優(yōu)化庫存控制和物流調(diào)度，降低運營成本，提高供應(yīng)鏈響應(yīng)速度和靈活性。結(jié)合氣象、土壤、水分及作物生長狀態(tài)多變量數(shù)據(jù)預(yù)測，輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度和病蟲害預(yù)警，實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和可持續(xù)發(fā)展?；陔姵貭顟B(tài)、多傳感器數(shù)據(jù)等多變量時序信息，精準(zhǔn)預(yù)測電動汽車能耗及續(xù)航里程，輔助智能能量管理和充電策略設(shè)計，提升新能源汽車使用體驗和安全性。項目模型算法流程圖復(fù)制數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊-多變量時序數(shù)據(jù)歸一化一缺失值處理與異常檢測-滑動窗口切片生成訓(xùn)練樣本V-一維卷積層提取局部空間特征一多通道卷積適應(yīng)多變量輸入-池化層降維和防止過擬合VBiLSTM時間建模模塊-多層堆疊增強(qiáng)時間特征表達(dá)-輸出完整時間步序列供后續(xù)處理V-計算時間步及變量重要性權(quán)重-動態(tài)加權(quán)時序特征-增強(qiáng)長距離依賴和關(guān)鍵特征表達(dá)V-全連接層映射預(yù)測結(jié)果-多步多變量時序預(yù)測十V一混沌映射初始化增強(qiáng)種群多樣性-自適應(yīng)能量調(diào)節(jié)控制探索與利用-變異算子保持多樣性防止早熟一局部搜索策略微調(diào)-參數(shù)空間全局搜索優(yōu)化CNN-BiLSTM-Attention模型超參數(shù)V-基于優(yōu)化參數(shù)訓(xùn)練模型-計算預(yù)測誤差并反饋給優(yōu)化算法項目應(yīng)該注意事項保證多變量時序數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性是項目成功的基礎(chǔ)。對缺失值進(jìn)行合理插補，消除異常點和噪聲，采用科學(xué)的歸一化方法，確保輸入模型的數(shù)據(jù)符合分布假設(shè)，避免模型因數(shù)據(jù)偏差產(chǎn)生誤導(dǎo)。多策略哈里斯鷹算法涉及種群大小、迭代次數(shù)、變異概率等參數(shù)，需根據(jù)具體問題特性合理調(diào)整，避免過小導(dǎo)致搜索空間覆蓋不足，過大引起計算資源浪費，保證算法在精度與效率之間取得平衡。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)應(yīng)結(jié)合數(shù)據(jù)規(guī)模和任務(wù)難度設(shè)計，避免模型過于復(fù)雜造成過擬合，或過于簡單導(dǎo)致欠擬合。利用正則化、Dropout等技術(shù)控制模型容量，提高泛化能力。多策略混合優(yōu)化和深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計算資源消耗大，應(yīng)結(jié)合硬件條件合理規(guī)劃訓(xùn)練批次大小和并行計算，利用GPU加速，采用早停等機(jī)制防止無效訓(xùn)練，節(jié)約時間和成本。全流程需要細(xì)致監(jiān)控訓(xùn)練過程中的損失變化、準(zhǔn)確率和優(yōu)化算法收斂趨勢，及時調(diào)整學(xué)習(xí)率及優(yōu)化參數(shù)，發(fā)現(xiàn)異常訓(xùn)練行為并定位問題，確保模型穩(wěn)定有效訓(xùn)練。注意力模塊可能導(dǎo)致梯度波動，應(yīng)結(jié)合梯度裁剪和適當(dāng)初始化，防止訓(xùn)練發(fā)散。合理設(shè)計注意力權(quán)重的正則化，避免權(quán)重過度集中或分散，確保模型解釋性和性能兼顧。多變量時序數(shù)據(jù)的時序?qū)R確保所有輸入變量在時間維度上的同步，避免由于采樣頻率不同或時間戳誤差導(dǎo)致的信息錯位，采用插值或重采樣方法保持?jǐn)?shù)據(jù)序列一致，提升模型訓(xùn)練的時序優(yōu)化算法與模型耦合的協(xié)調(diào)優(yōu)化算法和深度模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)緊密耦合，需設(shè)計合理接口與數(shù)據(jù)傳遞方式，避免重復(fù)計算，確保參數(shù)傳遞無誤，實現(xiàn)高效的優(yōu)化-訓(xùn)練閉環(huán)，提升整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。結(jié)果解釋與業(yè)務(wù)結(jié)合模型預(yù)測結(jié)果應(yīng)結(jié)合領(lǐng)域知識進(jìn)行合理解釋，注意力權(quán)重可視化幫助理解模型決策依據(jù)，促進(jìn)與業(yè)務(wù)需求對接，確保預(yù)測結(jié)果的實際可用性和決策價值。python復(fù)制importnumpyasnp#導(dǎo)入numpy庫用于數(shù)值計算importpandasaspd#導(dǎo)入pandas處理CSV文件生成多變量時序數(shù)據(jù)，包含周期性和隨機(jī)波動成分samples:樣本數(shù)量timesteps:每個樣本時間步長t=np.linspace(0,10*np.pi,timesteps)#生成時間序列，10個周期的采樣點data=np.zeros((samples,timesteps,features))#初始化數(shù)據(jù)數(shù)組foriinrange(samples):#遍歷每個樣本forfinrange(features):#遍歷每個特征phase_shift=np.random.uniform(0,2*np.pi)#隨機(jī)相位偏amplitude=np.random.uniform(0.5,1.5)#隨機(jī)振幅，模擬data[i,:,f]=amplitude*np.sin(t+phase_sh#合成信號+噪聲defsave_to_mat(data,filename="multivariate_data.mat"):保存數(shù)據(jù)為MAT文件，方便Matlab或其他平臺加載sio.savemat(filename,{'data':data})#將數(shù)據(jù)以鍵'data'保存為defsave_to_csv(data,filename="multivariate_data.csv"):samples,timesteps,features=data.shape#獲取數(shù)據(jù)維度reshaped=data.reshape(samples*timesteps,features)#重塑為二#生成列名，區(qū)分特征編號df=pd.DataFrame(reshaped,columns=columns)#構(gòu)建DataFrame對象df.to_csv(filename,index=False)#保存為無索引CSV文件#生成示例數(shù)據(jù)data=generate_multivariate_time_series(samples=500,timesteps=100,features=3)#生成500個樣本，每個100步，3特征#保存數(shù)據(jù)save_to_mat(data,"generated_multivariate_data.mat")#保存為MAT格式save_to_csv(data,"generated_multivariate_data.csv")#保存為CSV格式文件—data/processed/值處理)—cnn_bilstm_attention.碼—hphho_optimizer.py_—trained_models/—train.py配置讀取)—model_config.yaml#數(shù)據(jù)存儲目錄，包含原始數(shù)據(jù)#原始未處理數(shù)據(jù)#預(yù)處理后數(shù)據(jù)(歸一化、缺失#項目生成的模擬多變量時序#存放訓(xùn)練好的模型及模型結(jié)構(gòu)#CNN-BiLSTM-注意力模型定義代#多策略混合改進(jìn)哈里斯鷹算法#訓(xùn)練好的模型權(quán)重文件#項目運行腳本#模型訓(xùn)練主腳本，包含訓(xùn)練流#模型評估腳本，計算性能指標(biāo)#數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征工程代碼#多變量時序數(shù)據(jù)生成代碼#工具函數(shù)庫#自定義評價指標(biāo)計算#結(jié)果可視化工具#通用輔助函數(shù)(如日志管理、#配置文件目錄#模型參數(shù)配置#訓(xùn)練超參數(shù)配置#優(yōu)化算法參數(shù)配置#訓(xùn)練及運行日志文件#單元測試及集成測試代碼#項目依賴環(huán)境列表#項目說明文檔#項目安裝腳本(若需要)模塊功能說明：·data/:管理數(shù)據(jù)生命周期，包括原始數(shù)據(jù)的存儲、預(yù)處理生成數(shù)據(jù)及模擬數(shù)據(jù)生成，保證數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和復(fù)現(xiàn)性?！odels/:包含深度學(xué)習(xí)模型定義(CNN-BiLSTM-Attention)和多策略哈里斯鷹算法優(yōu)化模塊，實現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)優(yōu)化的核心邏輯?！cripts/:運行級代碼入口，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型評估等，便于快速調(diào)用與批處理執(zhí)行?！tils/:封裝通用功能如性能指標(biāo)計算、圖表繪制和輔助函數(shù)，提升代碼復(fù)用率和結(jié)構(gòu)清晰度?！onfig/:參數(shù)集中管理，支持不同環(huán)境及實驗參數(shù)配置的靈活切換，提高項目可維護(hù)性和實驗復(fù)現(xiàn)性。·logs/:自動保存訓(xùn)練和運行日志，方便問題追蹤和性能監(jiān)控?！ests/:確保各模塊功能正確，促進(jìn)代碼質(zhì)量與穩(wěn)定性。·requirements.txt:管理Python依賴包，確保環(huán)境一致?！EADME.md:提供項目介紹、使用方法、環(huán)境搭建等說明文檔?！etup.py:支持項目打包與安裝，便于部署和發(fā)布。項目部署與應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計整體部署采用分層架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、模型服務(wù)層、應(yīng)用層與展示層。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理；模型服務(wù)層集成訓(xùn)練與推理模塊，基于HPHHO算法實現(xiàn)模型參數(shù)優(yōu)化；應(yīng)用層提供API接口支持業(yè)務(wù)調(diào)用；展示層實現(xiàn)結(jié)果可視化及用戶交互，確保系統(tǒng)模塊解耦，便于擴(kuò)展和維護(hù)。部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備選擇支持GPU加速的云平臺(如AWS、Azure或本地NVIDIAGPU服務(wù)器)進(jìn)行部署，搭建Python深度學(xué)習(xí)環(huán)境，安裝TensorFlow/PyTorch、CUDA驅(qū)動及相關(guān)依賴包，確保模型訓(xùn)練和推斷的高效執(zhí)行。模型加載與優(yōu)化訓(xùn)練完成的模型導(dǎo)出為標(biāo)準(zhǔn)格式(SavedModel或ONNX),支持快速加載和熱更新。通過量化和剪枝技術(shù)減少模型體積和計算資源，提升推理速度和部署效率。實時數(shù)據(jù)流處理集成Kafka或RabbitMQ實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集和消息隊列管理，保證多變量時序數(shù)據(jù)的高吞吐和低延遲傳輸，支持模型實時在線預(yù)測和動態(tài)反饋?？梢暬c用戶界面開發(fā)基于Web的可視化界面，支持多變量時序數(shù)據(jù)展示、預(yù)測結(jié)果對比及注意力權(quán)重?zé)崃D，提升用戶對模型預(yù)測和決策依據(jù)的理解與信任。GPU/TPU加速推理利用NVIDIATensorRT或GoogleTPU加速推理過程，減少響應(yīng)時間，滿足高頻率預(yù)測需求，適用于工業(yè)在線監(jiān)控或金融實時交易場景。系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理引入Prometheus和Grafana監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)(如模型延遲、準(zhǔn)確率、資源利用率),實現(xiàn)日志集中管理和報警機(jī)制，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。搭建基于Jenkins或GitHubActions的自動化持續(xù)集成與持續(xù)部署管道，實現(xiàn)代碼檢測、單元測試、自動構(gòu)建和模型更新，提升項目開發(fā)與維護(hù)效率。封裝RESTfulAPI接口，支持多語言調(diào)用，方便業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成深度預(yù)測服務(wù)，滿足不同應(yīng)用場景下的靈活調(diào)用需求。支持多格式導(dǎo)出預(yù)測結(jié)果(CSV、JSON),并提供交互式儀表盤，方便業(yè)務(wù)用戶實時查看分析報告及進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)回溯。采用身份認(rèn)證與權(quán)限控制機(jī)制保障系統(tǒng)安全，數(shù)據(jù)傳輸使用TLS加密，敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，符合GDPR等相關(guān)法規(guī)要求。所有存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)均采用加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全，基于角色的訪問控制(RBAC)確保不同用戶的權(quán)限合理分配，防止數(shù)據(jù)泄露。配置自動備份機(jī)制及災(zāi)難恢復(fù)方案，保證數(shù)據(jù)和模型安全，快速恢復(fù)系統(tǒng)正常運行，最大程度減少業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險。設(shè)計模型版本管理和灰度發(fā)布機(jī)制，支持多版本模型并行運行，便于評估和切換，保障模型持續(xù)優(yōu)化與業(yè)務(wù)無縫銜接。定期采集新數(shù)據(jù)進(jìn)行模型再訓(xùn)練，結(jié)合用戶反饋和性能監(jiān)控，實施自動化訓(xùn)練流水線，保持模型適應(yīng)性和預(yù)測精度。項目未來改進(jìn)方向融合多模態(tài)數(shù)據(jù)擴(kuò)展模型輸入，結(jié)合圖像、文本及傳感器多模態(tài)信息，增強(qiáng)時序預(yù)測的上下文理解能力，提升對復(fù)雜場景的適應(yīng)性和預(yù)測精度。增強(qiáng)模型可解釋性引入更先進(jìn)的解釋方法如SHAP或LIME,結(jié)合注意力機(jī)制深入分析模型決策過程，提升業(yè)務(wù)用戶的信任度和決策支持能力。輕量化模型設(shè)計結(jié)合模型壓縮、知識蒸餾等技術(shù)，設(shè)計輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，滿足邊緣計算和移動設(shè)備的部署需求，提升模型的應(yīng)用廣泛性。強(qiáng)化自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力發(fā)展在線學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)機(jī)制，實現(xiàn)模型對環(huán)境變化和數(shù)據(jù)分布漂移的快速適應(yīng)，保障預(yù)測性能的穩(wěn)定和持續(xù)提升。優(yōu)化算法融合多智能體協(xié)同引入多智能體系統(tǒng)和協(xié)同進(jìn)化策略，促進(jìn)多策略優(yōu)化算法間的信息共享與協(xié)作，提升搜索效率和結(jié)果多樣性。增強(qiáng)對異常事件的檢測與預(yù)測結(jié)合異常檢測技術(shù)，提升模型對突發(fā)事件、極端情況的識別能力，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和安全性，支持風(fēng)險預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)。多目標(biāo)優(yōu)化與約束集成實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化框架，兼顧預(yù)測精度、計算效率和模型復(fù)雜度，結(jié)合業(yè)務(wù)約束設(shè)計符合實際需求的綜合優(yōu)化方案。案充分考慮實時數(shù)據(jù)流處理、GPU加速推理、系統(tǒng)監(jiān)控及自動化CI/CD,確保模第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備清空環(huán)境變量python復(fù)制#手動調(diào)用垃圾回收，清理未使用的內(nèi)存，保證內(nèi)存環(huán)境干凈gc.collect()#運行垃圾回收機(jī)制，釋放內(nèi)存關(guān)閉報警信息python復(fù)制warnings.filterwarnings('ignore')#忽略所有警告信息，避免干擾輸出關(guān)閉開啟的圖窗python復(fù)制importmatplotlib.pyplotaspltplt.close('all')#關(guān)閉所有已打開的matplotlib圖窗，避免內(nèi)存占用和界面干擾清空變量python復(fù)制ifnotname.startswith('_'):delglobals()[name]#刪除所有非內(nèi)置變量，徹底清理命名空間gc.collect()#再次運行垃圾回收，確保釋放變量占用的內(nèi)存命令行清空依賴于終端環(huán)境，Python無內(nèi)置跨平臺清空命令，若使用Jupyterpythonpythonrequired_packages=['numpy','pandas','tensorflow''scikit-learn','matplifpackagenotininstalled_packages:subprocess.check_call([sys.executable,"-m#安裝缺失的包，確保后續(xù)代碼正常執(zhí)行pythonimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physifgpus:#允許TensorFlow動態(tài)增長GPU內(nèi)存占用，防止顯存一次性tf.config.experimental.set_memory_growth(gprint(f"GPU設(shè)備數(shù)量：{len(gpus)},已啟用動態(tài)顯存增長。")print("未檢測到GPU,使用CPU進(jìn)行計算。")pythonimportpandasaspd#importmatplotlib.pyplotasplt#數(shù)據(jù)可視化fromtensorflow.keras.modelsimportModel#構(gòu)建自定義模型基類fromtensorflow.keras.layersim防止過擬合importrandom#用于算法中隨機(jī)數(shù)生成pythondefload_data(filepath)::return:pandas.DataFdata=pd.read_csv(filepath)#使用pandas讀取csv文件，方便后續(xù)defsave_data(data,filepath)::paramdata:pandas.Ddata.to_csv(filepath,index=False)#保存為csv,取消索引輸出pythondefcreate_sequences(data,seq_length,target_col):/nn:paramdata:pandas.DataFrame多變量時:return:輸入序列數(shù)組X和目標(biāo)數(shù)組yvalues=data.values#獲取底層numpy數(shù)組foriinrange(len(values)-seX.append(values[i:i+seq_length,:])#取連續(xù)seq_length行作y.append(values[i+seq_length,target_index])X=np.array(X)#轉(zhuǎn)成numpy數(shù)組，方便深度學(xué)習(xí)輸入y=np.array(y).reshape(-1,1)#轉(zhuǎn)為列向量形式數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)python:return:填補缺失值后的DataFrame填充后再反向填充，保證無缺失值:paramz_threshold:z-s:return:處理異常值后的DataFrame#計算數(shù)值列z-scoreoutlier_mask=(z_score#將異常值替換為該列的中位數(shù)enumerate(data_clean.select_dtypes(include=[np.noutlier_indices=np.where(outlmedian_val=data_clean[col_name].mediandata_clean.loc[outlier_indices,c數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)python復(fù)制defsmooth_data(data,window=5)::paramdata:pan:return:平滑處理后的DataFramereturndata.rolling(window=window,min_pcenter=True).mean()#滑動均值，平滑波動defnormalize_data(data):numeric_cols=data.select_dtypes(include=[np.number]).columns#scaler.fit_transformreturndata_scaldefstandardize_data(data):對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，轉(zhuǎn)換為均值0方差1分布。scaler=StandardScalernumeric_cols=data.select_dtypes(include=[np.number]).columnsscaler.fit_transform(dareturndata_scal特征已由數(shù)據(jù)窗口化函數(shù)create_sequences處理，使用滑動窗口保證時間序列pythondefsplit_data(X,y,test_size=0.2,random_state=42)::paramrandom_state:隨機(jī)種子(此處順序切割不使用):return:訓(xùn)練集輸入X_train,訓(xùn)練集目標(biāo)y_train,測試集輸入X_test,測試集目標(biāo)y_testn_samples=X.shape[0]split_point=iny_train,y_test=y[:split_point],y[splitreturnX_train,X_test,y_train,y_testpython復(fù)制SEQ_LENGTH=30#輸入序列長度，表示使用前30個時間點數(shù)據(jù)預(yù)測未來TARGET_COL='target_variable_name'#用戶替換為實際目標(biāo)列名TEST_SIZE=0.2#20%數(shù)據(jù)用作測試集EPOCHS=100#最大訓(xùn)練輪數(shù)BATCH_SIZE=64#批次大小LEARNING_RATE=0.001#優(yōu)化器學(xué)習(xí)率#HPHHO相關(guān)參數(shù)(示例設(shè)置，后續(xù)模型訓(xùn)練時調(diào)整)HPHHO_POPULATION=30#種群數(shù)量HPHHO_ITERATIONS=50#迭代次數(shù)第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整算法設(shè)計和模型構(gòu)建HPHHO算法是一種基于哈里斯鷹優(yōu)化算法的多策略混合改進(jìn)優(yōu)化算法，用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)。模型結(jié)構(gòu)為CNN-BiLSTM-Attention,融合卷積層提取局部特征，雙向LSTM捕捉時序雙向依賴，Attention機(jī)制增強(qiáng)特征權(quán)重分配能python復(fù)制importtensorflowastffromtensorflow.keras.layers#自定義注意力機(jī)制層，接收BiLSTM輸出進(jìn)行加權(quán)處理classAttentionLayer(Layer):super(AttentionLayer,self).inidefbuild(self,input_shape):self.W=self.add_weight(nshape=(input_shape[-1],intrainable=True)#權(quán)重矩陣self.b=self.add_weightinitializer='zeros',#偏置向量super(AttentionLayer,self).bdefcall(self,inputs):u_t=tf.tanh(tf.tensordot(inputs,self.W,axes=1)+self.b)#att_scores=tf.tensordot(u_t,self.u,axes=1)#(batch_size,att_weights=tf.nn.softmax(att_scores,axis=1)#時間步歸一化權(quán)重weighted_sum=tf.reduce_sum(inputs*att_weights,axis=1)#按權(quán)重加權(quán)求和，輸出(batch_size,featurreturnweighted_sum:paraminput_shape:輸入數(shù)據(jù)形狀(seq_length,num_fea:paramkernel_size:卷積核大小inputs=tf.keras.Input(shapX=tf.keras.layers.Conv1D(filterskernel_size=kernel_size,padding=提取局部時間特征x=tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)(x)#Dropox=tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTreturn_sequences=Truex=AttentionLayer()(x)#自定義注意力機(jī)制層，聚合加權(quán)時間特征x=tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)(x)#再次Dropout防止過outputs=tf.keras.layers.Dense(1)(x)#全連接層輸出單個預(yù)測值model=tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=outputs)#構(gòu)建模型pile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),l#編譯模型，優(yōu)化器默認(rèn)Adam,損失函數(shù)均方誤差優(yōu)化超參數(shù)pythondefinit(self,objfunc,bounds,population=30,iterations=50,:paramobj_func:目標(biāo)函數(shù)，輸入超參數(shù)，輸出模型驗證集損失:parambounds:超參數(shù)邊界[(min,max),...]4維對應(yīng)模型超參數(shù)self.iterationsself.positions=sself.fitness=np.full(population,np.inf)self.best_fit=np.infdefinitialize_positions(self):lower_bounds=self.bounds[:,0]upper_bounds=self.bounds[:,1]returnlower_bounds+(upper_bounds-lower_bounds)*np.random.rand(self.population,seldefensure_bounds(self,position):#保證位置不超邊界position_corrected=np.clip(position,self.bounds[:,0],returnposition_corredefoptimize(self):foriterinrange(self.iteratforiinrange(self.populati#評估當(dāng)前個體的適應(yīng)度fitness_val=self.obj_func#更新全局最優(yōu)iffitness_val<self.best_fit:self.bestpos=self.positionE1=2*(1-iter/self.foriinrange(self.populatiE0=2*np.random.rand()-1ifabs(E)>=1:#探索階段：隨機(jī)跳躍rand_idx=np.random.randint(self.population)X_rand=self.positions[self.positions[i]=X_rand-nabs(X_rand-2*np.random.rand()*self.positions[i])#利用階段：圍繞最優(yōu)解展開self.positions[i]=self.best_pos#邊界檢查self.ensure_bounds(sereturnself.best_pos,self.best_pythondefobjective_function(params):#使用前面數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好的全局訓(xùn)練數(shù)據(jù)變量X_train,y_train,X_val,model=build_cnn_bilstm_attention_model(input_shape=X_train.shatf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',prestore_best_weights=history=model.fit(X_train,y_train,epochs=30,batch_size=64,validation_data=(X_val,ycallbacks=[early_stopping],verbose=0)#安val_loss=min(history.history['val_loss'])#取驗證集最小損失作為適應(yīng)度tf.keras.backend.clear_session()#釋放TF資源，避免內(nèi)存泄漏python(32,128),#conv_filters,32到128之間(2,5),#kernel_size,2到5之間，整數(shù)(20,100),#lstm_units,20到100之間，整數(shù)(0.1,0.5)#dropout_rate,0.1到0.5之間，浮點數(shù)劃分訓(xùn)練集和驗證集：python復(fù)制X_train,X_val,y_train,y_val=train_test_split(X_train,y_train,#保持時序順序不打亂，80%訓(xùn)練80%驗證劃分第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測設(shè)定訓(xùn)練選項python復(fù)制LEARNING_RATE=0.001#優(yōu)化器初始學(xué)習(xí)率MAX_EPOCHS=100#最大訓(xùn)練周期數(shù)BATCH_SIZE=64#批量大小VALIDATION_SPLIT=0.2#訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部分割驗證集比例EARLY_STOPPING_PATIENCE=10#驗證集連續(xù)多少輪無提升后早停SHUFFLE=False#保持時間序列順序不打亂模型訓(xùn)練python復(fù)制best_hyperparams,best_loss=HPHHO(objective_function,bounds,population=30,iterations=50).optim#best_hyperparams即最優(yōu)超參數(shù)組合optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LEARNING_RATE)final_pile(optimizer=optiearly_stopping=tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',restore_best_weights=history=final_model.fit(X_train,y_train,epochs=MAX_EPOCHS,validation_split=VALIDATION_shuffle=SHUFFLE,callbacks=#訓(xùn)練過程打印訓(xùn)練和驗證損失趨勢用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測pythony_pred=final_model.predict(X_test)#對測試集進(jìn)行預(yù)測，返回預(yù)測值數(shù)組保存預(yù)測結(jié)果與置信區(qū)間預(yù)測結(jié)果存為CSV,置信區(qū)間基于預(yù)測殘差計算95%置信區(qū)間。python#保存預(yù)測值pred_df=pd.DataFrame({'Prediction':y_pred.flatten(),’True':#計算殘差和置信區(qū)間residuals=y_test.flatten()-y_h=std_residual*stats.t.ppf((1+confidence_level)/2,df=n-1)/pred_df['Lower_CI']=pred_df['Predictionpred_df['Upper_CI']=pred_df['Predicpred_df.to_csv('prediction_results_with_confidence.csv',index=#保存帶置信區(qū)間的預(yù)測結(jié)果第五階段：模型性能評估多指標(biāo)評估pythondefcalculate_performance_metrics(y_true,y_pred):計算多個性能指標(biāo)，包括MSE、MAE、R2、MAPE、MBE、VaR、ES,返回指標(biāo)mse=mean_squared_error(y_true,y_pred)#均方誤差，衡量平均平方差mae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)#平均絕對誤差，衡量平r2=r2_score(y_true,y_pred)#判定系數(shù)，衡量擬合優(yōu)度mape=np.mean(np.abs((y_true-y_pred)/y_trmbe=np.mean(y_pred-y_true)#平均偏差，反映預(yù)測是否系統(tǒng)性偏高#VaR和ES計算針對金融風(fēng)險度量，基于殘差分布alpha=0.05#置信水平95%VaR=np.percentile(residuals,100*alpha)#5%分位數(shù)，風(fēng)險閾值#計算測試集指標(biāo)，假定y_test和y_pred均為numpy數(shù)組performance=calculate_performance_metrics(y_test.flatty_pred.flatten())#計算并存儲性能指標(biāo)print(performance)#打印所有指標(biāo)，python復(fù)制defplot_actual_vs_predicted(y_true_train,y_pred_train,y_true_val,plt.figure(figsize=(15,10))#大畫布提升細(xì)節(jié)顯示plt.title('TrainActualvsPredicted')plt.plot(y_true_val.flatten(),label='ValidationActual')#驗證plt.plot(y_pred_val.flatten(),label='ValidationPredicted')plt.title('ValidationActualvsPredicted')plt.plot(y_true_test.flatten(),label='TestActual')#測試集真實值plt.plot(y_pred.flatten(),label='TestPredicted')#測試plt.title('TestActualvsPredicted')plt.tight_layout()#緊湊布局避免標(biāo)簽重疊plt.show()#使用訓(xùn)練和驗證集預(yù)測的模型輸出(訓(xùn)練、驗證預(yù)測需先執(zhí)行預(yù)測)y_pred_train=final_model.predict(X_train)#訓(xùn)練集預(yù)測值y_pred_val=final_model.predict(X_val)#驗證集預(yù)測值plot_actual_vs_predicted(y_train,y_pred_train,y_val,y_prey_test,y_pred)#繪制對比圖pythondefplot_error_heatmap(y_true,y_pred):plt.figure(figsize=(12,sns.heatmap(errors.reshape(1,-1),cmap='coplt.title('Predictioplt.yticks([])#隱藏y軸刻度plt.show()plot_error_heatmap(y_test,y_pred)#繪制測試集誤差熱圖設(shè)計繪制殘差分布圖pythondefplot_residual_distribution(y_true,ypred):residuals=y_true.flatten()-y_pplt.figure(figsize=(8,plt.title('ResidualsDistplt.ylabel('Frequencplt.show()plot_residual_distribution(y_test,y_pred)#繪制殘差分布設(shè)計繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖pythondefplot_performance_metrics(metrics_dict):plt.figure(figsize=(10,values=[metrics_dict[name]fornameinnames]bars=plt.bar(names,values,coplt.title('PredictionPerformanceMetrics')plt.xticks(rotation=plt.text(bar.get_x()+bar.get_width(bar.get_height()*1.01,f'{val:.4f}',ha='center',va='boplt.show()plot_performance_metrics(performance)#展示測試集第六階段：精美GUI界面精美GUI界面pythonself.root.title("HPHHO-CNN-BiLSTM-Atteself.learning_rate=tk.StringVar(value="0.001")self.batch_size=tk.self.epochs=tk.StringVar(value="50")defcreate_widgets(self):#文件選擇框及按鈕textvariable=self.file_path,width=80,stateself.btn_browse=tk.Button(self.ro#模型參數(shù)輸入框self.entry_lr=self.entry_batch=tktextvariable=self.batch_size,textvariable=self.epochs,w#操作按鈕command=self.start_traself.btn_export=tk.Button(self.root,text="導(dǎo)出self.btn_plot_metrics標(biāo)柱狀圖",command=self.plot_performance_metrics_gui)#狀態(tài)欄textvariable=self.status_text,defcreate_layout(self):#文件選擇區(qū)self.1bl_file.grid(row=0,column=self.entry_file.grid(row=0,column=self.btn_browse.grid(row=0,column=2#參數(shù)輸入?yún)^(qū)self.1bl_lr.grid(row=1,column=0,pself.entry_lr.grid(row=1,column=1,pself.1bl_batch.grid(row=1,column=1,paself.entry_batch.grid(row=1,column=1,padself.1bl_epochs.grid(row=1,column=2,pself.entry_epochs.grid(row=1,column=3,p#按鈕區(qū)self.btn_train.grid(row=2,column=0self.btn_plot_errors.grid(row=2,columself.btn_plot_residuals.grid(rowpady=10)self.status_label.grid(row=3,coludefcreate_tabs(self):self.tabs=ttk.Notebook(self.roself.tabs.add(self.tab_plots,text="圖表展示")self.tabs.grid(row=4,column=0,columnspa#日志框self.log_text=tk.Text(self.tab_logs,state='disabled',self.log_text.pack(fill='b#圖表展示使用MatplotlibFigureCanvasTkAgg動態(tài)顯示(后續(xù)具體實現(xiàn))defbrowse_file(self):filetypes=[("CSV文件","*.csv"),("所有文件","*.*")]filename=filedialog.askopenfilename(title="選擇數(shù)據(jù)文件",iffilename:self.append_log(f"選擇數(shù)據(jù)文件：{filename}")defappend_log(self,message):self.log_text.confiself.log_text.insert(tk.ENdefvalidate_parameters(self):#校驗輸入?yún)?shù)合法性lr=float(self.learning_rate.get())batch=int(self.batch_size.get())messagebox.showerror("參數(shù)錯誤",f"參數(shù)格式錯誤或無效：defstart_training_thread(self):ifnotself.file_path.get():messagebox.showerror("文件錯誤","請選擇數(shù)據(jù)文件!")ifnotself.validate_parameters():thread=threading.Thread(target=self.train_model)def