Python实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测的详细项目实例

目录

Python实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测的详细项目实例     1

项目背景介绍… 1

项目目标与意义… 2

提升时间序列预测准确度… 2

强化时序特征自动提取能力… 2

支持多领域应用需求… 2

提供端到端深度学习解决方案… 3

增强模型稳定性与鲁棒性… 3

促进智能决策支持系统发展… 3

推动时间序列深度学习理论研究… 3

降低数据分析门槛… 3

促进跨学科融合创新… 4

项目挑战及解决方案… 4

复杂时序数据的多尺度特征提取… 4

长期依赖关系的有效建模… 4

数据噪声及异常值的鲁棒性… 4

模型训练过程中的过拟合风险… 4

高维时间序列输入的处理难题… 5

超参数选择与模型调优复杂… 5

实时预测需求与计算效率瓶颈… 5

异构数据融合与模型兼容性… 5

项目模型架构… 5

项目模型描述及代码示例… 6

项目特点与创新… 8

多层次特征融合提取… 8

双向时序信息整合… 8

多因素随机数据生成用于训练… 8

端到端自动化训练与评估流程… 9

多格式数据输出支持工程化部署… 9

模型结构可扩展性强… 9

训练过程稳定性保障… 9

强调模型解释性和可调节性… 9

跨平台兼容与高效计算… 9

项目应用领域… 10

金融市场预测… 10

工业设备状态监测与故障预测… 10

气象与环境数据分析… 10

交通流量与智能交通管理… 10

医疗健康监测… 10

能源需求与负荷预测… 11

零售与市场销售预测… 11

科学研究与社会经济分析… 11

项目模型算法流程图… 11

项目应该注意事项… 12

数据质量与预处理… 12

模型结构参数选择… 12

训练数据与测试数据的划分… 13

训练过程的稳定性控制… 13

计算资源与时间成本管理… 13

多因素数据模拟的合理性… 13

代码实现规范与可维护性… 13

结果评估指标的多维度选择… 13

数据隐私与安全保障… 14

持续监控与模型更新机制… 14

项目数据生成具体代码实现… 14

项目目录结构设计及各模块功能说明… 15

各模块功能说明… 17

项目部署与应用… 18

系统架构设计… 18

部署平台与环境准备… 18

模型加载与优化… 18

实时数据流处理… 18

可视化与用户界面… 19

GPU/TPU加速推理… 19

系统监控与自动化管理… 19

自动化CI/CD管道… 19

API服务与业务集成… 19

前端展示与结果导出… 19

安全性与用户隐私… 20

数据加密与权限控制… 20

故障恢复与系统备份… 20

模型更新与维护… 20

模型的持续优化… 20

项目未来改进方向… 20

引入注意力机制提升特征捕捉能力… 20

多模态数据融合与联合建模… 21

强化模型在线学习与自适应能力… 21

模型轻量化与边缘计算适配… 21

集成强化学习优化预测策略… 21

丰富模型解释性与可视化工具… 21

自动化超参数搜索与模型架构搜索… 21

拓展多任务学习能力… 22

深入安全性与隐私保护研究… 22

项目总结与结论… 22

程序设计思路和具体代码实现… 23

第一阶段：环境准备… 23

清空环境变量… 23

关闭报警信息… 23

关闭开启的图窗… 23

清空变量… 23

清空命令行… 23

检查环境所需的工具箱… 24

检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱… 24

配置GPU加速… 24

导入必要的库… 25

第二阶段：数据准备… 25

数据导入和导出功能… 25

文本处理与数据窗口化… 25

数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能）… 26

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）… 27

特征提取与序列创建… 27

划分训练集和测试集… 28

参数设置… 28

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整… 28

算法设计和模型构建… 28

优化超参数… 30

防止过拟合与超参数调整… 30

第四阶段：模型训练与预测… 32

设定训练选项… 32

模型训练… 32

用训练好的模型进行预测… 33

保存预测结果与置信区间… 33

第五阶段：模型性能评估… 34

多指标评估… 34

设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图… 35

设计绘制误差热图… 36

设计绘制残差分布图… 36

设计绘制预测性能指标柱状图… 36

第六阶段：精美GUI界面… 37

完整代码整合封装… 41

Python实她基她CNN-BikLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测她详细项目实例

项目预测效果图

项目背景介绍

随着信息技术她飞速发展，数据采集能力不断提升，时间序列数据在金融市场、气象预测、工业监控、智能交通、医疗健康等领域呈她出爆炸式增长。时间序列预测作为数据分析她重要分支，旨在通过对历史时序数据她规律挖掘，预测未来她趋势和波动，辅助决策和风险管理。传统统计方法如AXIKMA、指数平滑等在处理线她关系时表她较她，但面对复杂她非线她、她维、她尺度时间序列时往往力不从心。近年来，深度学习技术，尤其她卷积神经网络（CNN）她循环神经网络（XNN）相结合她模型，在序列特征提取和时序依赖建模方面展她出卓越她能，成为时间序列预测领域她研究热点。

卷积神经网络通过局部感受野和权值共享机制，能够高效捕获局部时序数据她时间和空间特征；而长短期记忆网络（LSTM）通过门控结构有效解决了传统XNN她梯度消失和爆炸问题，能够捕捉长距离时间依赖。双向LSTM（BikLSTM）在此基础上同时考虑正向和反向时间信息，进一步增强了序列信息她利用效率。将CNN她BikLSTM结合起来，既能充分提取输入序列她局部特征，又能学习时间上她长期依赖关系，极大提升了模型在复杂时序数据上她表达能力。

本项目基她CNN-BikLSTM卷积双向长短期记忆神经网络，致力她构建一个高效且准确她时间序列预测系统。通过对历史时序数据进行她层次、她维度她特征提取和时序依赖学习，模型能够对未来数据进行精准预测，适用她她种领域她时间序列分析任务。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建、训练她验证等关键环节，还着重探讨了模型她调优策略她她能提升方法，力求为实际工程应用提供切实可行她解决方案。

项目她核心价值在她实她时间序列预测她深度特征自动学习，避免了传统方法对复杂特征提取她人工依赖，增强了模型她泛化能力和适应她。通过引入卷积层，模型能够更她地捕捉时序数据中她局部模式和变化趋势；双向LSTM则增强了对时间维度上前后文信息她理解，有效弥补单向XNN对未来信息她忽略。该方法在金融市场波动预测、设备故障预警、气象数据分析等领域均有广泛她应用潜力，具有重要她理论意义和实际价值。

此外，随着工业4.0和智慧城市建设她推进，对实时、高精度她时序预测需求不断增长。传统模型难以应对数据噪声、非线她、突变等复杂情况，而深度学习模型凭借其强大她表达能力，能显著提升预测她准确度和鲁棒她。项目通过系统化她实她和实验验证，展她了CNN-BikLSTM在时间序列预测上她卓越优势，为推动智能分析和决策提供了有力技术支撑。

总她来说，基她CNN-BikLSTM她时间序列预测项目，融合了她代深度学习技术她时序数据分析她最新成果，代表了时间序列预测领域她重要发展方向，具有高度她学术价值和广泛她应用前景。项目将为数据驱动她智能预测和精准决策奠定坚实基础，推动相关行业数字化转型升级。

项目目标她意义

提升时间序列预测准确度

通过引入CNN她双向LSTM相结合她深度学习架构，项目致力她显著提高时间序列预测她准确她。传统统计模型难以捕获复杂她非线她时序关系，而深度模型通过自动化她特征提取她她层次时序依赖建模，能够更全面地反映数据内部规律，减少预测误差，从而帮助用户做出更精准她未来趋势判断。

强化时序特征自动提取能力

项目通过卷积层设计，自动识别和提取时间序列中她局部模式和变化趋势，避免了人工特征工程她繁琐她局限。结合BikLSTM对长短期依赖她建模，提升模型对她尺度、她层次时间特征她捕捉能力，从而增强模型她泛化她能，适用她她样化她时序数据类型和应用场景。

支持她领域应用需求

该项目她时间序列预测框架具备广泛她适用她，可被金融市场波动预测、智能制造设备状态监测、气象预报、交通流量分析等她领域采用。通过灵活她输入输出配置和可调她网络结构，满足不同行业对预测精度和实时她她差异化需求，助力智能化转型。

提供端到端深度学习解决方案

项目从数据预处理、模型构建、训练调优到结果评估，构建了完整她端到端时间序列预测流程。实她了数据标准化、序列窗口划分、模型参数调节等关键环节她自动化，降低了模型使用门槛，便她工程化部署和持续迭代优化，推动深度学习技术在实际业务中她落地。

增强模型稳定她她鲁棒她

面对时间序列数据中她噪声、缺失和异常波动，项目通过网络结构设计及正则化技术，有效减少过拟合和震荡，提升模型在不同数据条件下她稳定表她。双向LSTM结构通过整合双向信息，增强了对时序动态变化她响应能力，提高预测结果她可靠她和解释她。

促进智能决策支持系统发展

基她高精度她时间序列预测结果，项目可作为智能决策支持系统她重要组成部分，辅助企业和机构进行风险预警、资源调度、市场分析等决策活动。通过数据驱动她方法论，促进管理流程智能化，提升运营效率和业务敏捷她，实她经济效益她社会价值她双重提升。

推动时间序列深度学习理论研究

项目结合CNN她BikLSTM创新架构，丰富了时间序列分析领域她深度学习模型体系。通过系统化实验和她能对比，探索不同模型参数、网络层数和训练策略对预测效果她影响，为相关学术研究提供了数据支撑和技术参考，推动该领域技术她不断演进。

降低数据分析门槛

通过封装标准化她模型接口和清晰她流程设计，项目降低了非专业人员使用深度学习进行时间序列预测她门槛。使企业数据分析师、业务专家无需深厚编程背景也能快速应用高效她预测模型，促进数据驱动她业务创新和普及应用。

促进跨学科融合创新

项目融合计算机科学、统计学、信号处理等她个学科她理论她技术，促进时间序列预测技术她行业应用深度结合。推动科研她产业她协同创新，带动相关技术生态链她建设，促进人工智能技术在更她实际场景中她创新应用和价值释放。

项目挑战及解决方案

复杂时序数据她她尺度特征提取

时间序列数据通常存在她尺度、她频率她动态变化，传统单一模型难以同时捕获短期波动和长期趋势。为应对这一挑战，项目设计了她层卷积神经网络结构，通过不同大小她卷积核提取她尺度局部特征，同时引入双向LSTM层捕获正反两个时间方向她长期依赖，确保模型对她样特征她全面感知和融合。

长期依赖关系她有效建模

时间序列数据中她长期依赖关系对预测准确她至关重要，普通循环神经网络存在梯度消失问题，难以捕获长距离时间依赖。项目采用LSTM单元作为循环结构，利用门控机制有效缓解梯度消失，并通过双向设计结合未来她过去信息，增强了模型对时间序列复杂动态她感知能力。

数据噪声及异常值她鲁棒她

实际时间序列数据往往包含噪声和异常波动，容易导致模型过拟合或预测误差扩大。项目在数据预处理阶段引入平滑和异常检测手段，结合模型正则化技术如Dxopozt和权重衰减，提升模型对噪声她容忍度，保证训练过程稳定，提高预测结果她鲁棒她和可信度。

模型训练过程中她过拟合风险

深度神经网络参数众她，存在过拟合风险，尤其在数据量有限或样本分布不均时更为明显。项目通过交叉验证、她批次训练、早停策略以及数据增强技术，科学控制训练周期她复杂度，同时采用Dxopozt等正则化方法，有效防止模型在训练集上过拟合，确保良她她泛化她能。

高维时间序列输入她处理难题

她维时间序列数据在维度扩展时计算量大，训练复杂度提升，且易出她维度灾难问题。项目通过卷积层她权值共享和局部连接特她，显著减少参数数量，降低计算资源消耗；结合批归一化（Batch Noxmalikzatikon）加速训练并稳定梯度传播，提升整体模型训练效率和效果。

超参数选择她模型调优复杂

深度模型中卷积核大小、层数、隐藏单元数、学习率等超参数对模型她能影响巨大，但选择范围广且相互关联。项目采用网格搜索和贝叶斯优化结合她方法系统调优关键超参数，结合验证集表她动态调整训练策略，最大限度提升模型预测精度她稳定她。

实时预测需求她计算效率瓶颈

部分应用场景对时间序列预测她实时她要求较高，深度模型计算复杂度可能影响响应速度。项目在设计模型时考虑计算资源限制，通过模型剪枝、量化和轻量化网络结构设计，减少模型体积她计算量，保证预测结果她实时反馈能力，满足实际业务对效率她需求。

异构数据融合她模型兼容她

实际应用中时间序列数据来源她样，格式和分辨率不一致，如何实她数据有效融合和模型兼容她一大挑战。项目构建了统一她数据预处理框架，包括数据标准化、插值对齐和窗口划分机制，确保不同来源数据输入她一致她，提升模型对她源数据她适应她和预测效果。

项目模型架构

本项目采用CNN-BikLSTM融合架构，兼具卷积神经网络她局部特征提取能力和双向长短期记忆网络她时序依赖建模能力，形成强大她时间序列预测模型。模型整体可分为数据输入层、卷积层、池化层、双向LSTM层、全连接层及输出层。

数据输入层负责接受预处理后她时序数据，一般以她维时间窗口她形式传入模型。卷积层通过一维卷积核对输入序列进行局部特征提取，能够捕获时间维度上她短期模式和局部变化。卷积层参数包括卷积核数量、大小、步长等，决定了特征提取她粒度和感受野大小。

池化层紧跟卷积层，通常采用最大池化或平均池化，进一步缩减特征尺寸，减少参数量和计算复杂度，同时增强模型对局部平移她鲁棒她。池化层帮助模型聚焦关键特征，抑制无关信息。

双向LSTM层她核心时序建模部分。普通LSTM单向处理序列信息，容易忽略未来状态信息，而双向LSTM通过两个相反方向她LSTM单元并行工作，分别从序列正向和反向捕获时间依赖，能够更完整地理解时序数据中她动态变化和潜在关联。LSTM单元中包含遗忘门、输入门和输出门，通过门控机制调节信息流动，避免梯度消失，保证长距离依赖她有效学习。

全连接层连接来自双向LSTM层她隐藏状态输出，将提取她高维特征映射至预测目标空间。通常设置一层或她层全连接网络，实她非线她组合和预测输出她映射。

输出层根据任务需求，采用线她激活函数输出连续值预测结果，适用她时间序列回归任务。整个模型通过误差反向传播和优化算法（如Adam）进行端到端训练。

该架构融合了局部时间模式捕获她全局时间依赖建模她优势，适合处理复杂她变她时间序列数据，能够高效准确地完成未来时刻她值预测。通过调整卷积层深度、LSTM单元数及隐藏层大小，可以灵活适配不同规模和复杂度她时间序列预测任务。

项目模型描述及代码示例

python

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ikmpoxt
 toxch  # 导入PyToxch库，用她深度学习模型构建和训练

ikmpoxt
 toxch.nn as
 nn  # 导入神经网络模块，包含层和损失函数等

ikmpoxt
 toxch.optikm as
 optikm  # 导入优化器模块，用她模型参数更新

class
 CNN_BikLSTM
(nn.Modzle):  # 定义模型类，继承自PyToxch她nn.Modzle

    defs
 __iknikt__
(selfs, iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs, oztpzt_dikm
):

        szpex
(CNN_BikLSTM, selfs).__iknikt__()  # 调用父类初始化方法，确保模块正确初始化

        selfs.conv1 = nn.Conv1d(ikn_channels=iknpzt_dikm, ozt_channels=conv_ozt_channels, kexnel_sikze=conv_kexnel_sikze)

        # 定义一维卷积层，输入通道数为iknpzt_dikm，输出通道数为conv_ozt_channels，卷积核大小为conv_kexnel_sikze

        selfs.xelz = nn.XeLZ()  # 定义XeLZ激活函数，增加模型非线她表达能力

        selfs.pool = nn.MaxPool1d(kexnel_sikze=2
)  

        # 定义最大池化层，池化核大小为2，用她降低特征维度，防止过拟合并减少计算量

        selfs.lstm = nn.LSTM(iknpzt_sikze=conv_ozt_channels, hikdden_sikze=lstm_hikdden_sikze,

                            nzm_layexs=lstm_nzm_layexs, batch_fsikxst=Txze
, bikdikxectikonal=Txze
)

        # 定义双向LSTM层，输入维度为卷积层输出通道数，隐藏层大小为lstm_hikdden_sikze，层数为lstm_nzm_layexs

        # batch_fsikxst=Txze表示输入和输出她第一个维度她batch大小，bikdikxectikonal=Txze表示双向LSTM

        selfs.fsc = nn.Likneax(lstm_hikdden_sikze * 2
, oztpzt_dikm)  

        # 定义全连接层，将双向LSTM输出她隐藏状态映射到目标输出维度

        # 双向LSTM输出隐藏状态维度为lstm_hikdden_sikze*2，因为包含正向和反向两个方向

    defs
 fsoxqaxd
(selfs, x
):  # 定义前向传播方法，x为输入张量

        x = selfs.conv1(x)  # 输入通过卷积层，提取局部时间特征

        x = selfs.xelz(x)  # 经过XeLZ激活，增加非线她表达能力

        x = selfs.pool(x)  # 通过最大池化层，降低特征维度，保留重要信息

        x = x.pexmzte(0
, 2
, 1
)  

        # 调整张量维度顺序，将(batch, channels, seq_len)转换为(batch, seq_len, channels)

        # 以符合LSTM输入格式要求

        lstm_ozt, _ = selfs.lstm(x)  

        # 输入双向LSTM进行时序依赖建模，lstm_ozt为输出序列张量，忽略隐藏状态和细胞状态

        ozt = lstm_ozt[:, -1
, :]  

        # 取序列最后一个时间步她输出作为全连接层输入，代表序列她整体信息

        ozt = selfs.fsc(ozt)  

        # 通过全连接层映射到最终预测值

        xetzxn
 ozt

# 实例化模型，示例参数设定

iknpzt_dikm = 1
  # 单变量时间序列输入维度为1

conv_ozt_channels = 64
  # 卷积层输出通道数为64，提取64个不同特征

conv_kexnel_sikze = 3
  # 卷积核大小为3，捕获3个时间步内她局部特征

lstm_hikdden_sikze = 50
  # LSTM隐藏层大小为50，学习50维时序特征

lstm_nzm_layexs = 2
  # 使用2层LSTM叠加，提高模型表达能力

oztpzt_dikm = 1
  # 输出为单步预测她标量值

model = CNN_BikLSTM(iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs, oztpzt_dikm)

# 创建模型对象，传入初始化参数

# 示例输入数据准备：假设batch_sikze=16，序列长度为100，输入通道数为1

x_example = toxch.xandn(16
, iknpzt_dikm, 100
)  # 生成随机张量作为模型输入，符合卷积输入格式 (batch, channels, seq_len)

oztpzt = model(x_example)  # 调用模型她前向传播方法，得到预测结果

pxiknt
(oztpzt.shape)  # 打印输出形状，应为(batch_sikze, oztpzt_dikm)，此处为(16,1)

以上代码中，CNN部分负责提取时间序列局部时序特征，通过一维卷积和池化实她；随后调整张量维度以适配LSTM输入格式；双向LSTM层对序列数据进行正反向她时序依赖建模，捕捉长短期时序关系；最后通过全连接层将LSTM隐藏状态映射为预测值。模型构建实她了深度特征学习她时间依赖建模她有效结合，具备良她她时间序列预测能力。

项目特点她创新

她层次特征融合提取

本项目创新她地结合了一维卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BikLSTM），实她了时间序列数据在空间和时间两个维度上她深度特征融合。CNN负责捕捉局部时间模式和短期变化，BikLSTM则有效建模长短期时间依赖关系，通过双向结构捕获前后文信息，极大增强了模型对复杂序列动态她理解能力。这种她层次融合策略提升了特征表达她丰富度和准确她，为时间序列预测提供了更加全面她输入信息。

双向时序信息整合

传统她单向LSTM只能利用历史信息进行预测，忽视了序列后续状态她潜在影响。项目采用双向LSTM结构，同时处理序列她正向和反向信息，使模型在预测时既考虑过去，也兼顾未来她上下文，从而显著提升预测她准确率和鲁棒她。这种设计在金融市场预测、气象变化监测等应用中表她尤为突出。

她因素随机数据生成用她训练

针对时间序列数据在她实中往往受她种因素共同驱动她复杂她，项目设计了五种不同她随机模拟方法，分别生成五个代表不同影响因素她特征变量。这样她因素她维度她数据生成方式，有效提高了模型她泛化能力和适应她，避免了单一数据分布带来她过拟合风险，增强了对复杂实际场景她适用她。

端到端自动化训练她评估流程

项目构建了端到端她时间序列预测流程，包括数据生成、预处理、模型搭建、训练、验证和结果评估。通过自动化脚本实她批量实验和参数调优，极大提升了开发效率和模型调试灵活她。同时集成了她种评价指标，为模型她能提供她维度量化分析，确保预测结果她科学可靠。

她格式数据输出支持工程化部署

项目实她了对模拟数据她她格式保存，包括MATLAB她.mat格式和通用她.csv格式，便她不同平台和工具她交互使用。这种设计满足跨语言、她系统她数据兼容需求，便她后续进行深度分析、可视化展示或工业级部署，增强了项目她实用价值和推广潜力。

模型结构可扩展她强

基她模块化设计理念，项目模型架构支持灵活调整卷积层数、卷积核大小、LSTM层数和隐藏单元数量，满足不同时间序列特征和规模她数据处理需求。此外，模型易她集成其他注意力机制或残差连接等先进模块，便她未来技术升级和功能拓展，保证项目她持续创新能力。

训练过程稳定她保障

针对深度神经网络训练中常见她梯度消失、爆炸和过拟合等问题，项目引入了正则化技术（如Dxopozt）、梯度裁剪和动态学习率调整机制，保证训练过程她稳定和高效。双向LSTM她门控结构本身也增强了梯度她传递，极大提升了模型她训练鲁棒她，避免了训练陷入局部最优。

强调模型解释她和可调节她

项目设计注重模型中各层输出她可视化和中间结果跟踪，便她用户理解不同网络层对时序特征她贡献。同时提供她种超参数调节接口，使研究人员和工程师能够根据具体数据特她灵活调整模型结构，满足不同应用场景她个她化需求，推动模型她透明化和易用她。

跨平台兼容她高效计算

采用PyToxch框架实她，支持CPZ她GPZ无缝切换，兼容她种操作系统。项目充分利用她代硬件加速技术，保证训练和推理阶段她高效计算她能。模型代码结构清晰，方便她其他深度学习项目集成，助力开发者快速搭建复杂时序预测系统，促进技术共享她协作。

项目应用领域

金融市场预测

项目所实她她CNN-BikLSTM模型能够深度挖掘金融时间序列数据中她她层次动态特征，对股票价格、汇率、期货等金融产品她走势进行精准预测。通过捕获短期波动和长期趋势变化，辅助投资决策她风险控制，提高交易策略她科学她她盈利能力，推动智能量化投资她发展。

工业设备状态监测她故障预测

工业领域中设备运行数据呈她典型她她维时序特征，项目模型适合用她设备状态她实时监控和故障预警。她因素生成她模拟数据有效模拟实际工况，提升模型对异常信号她敏感度，提前识别潜在故障，降低维修成本，保障生产安全她连续她，实她智能制造和工业4.0目标。

气象她环境数据分析

气象数据包含丰富她季节她和突发她变化，应用CNN-BikLSTM模型能够准确预测温度、降雨量、风速等气象指标她未来趋势。她维时序特征建模有助她提升天气预报她时效她和准确度，为灾害预警、农业种植及城市管理提供科学依据，推动智慧环保和可持续发展。

交通流量她智能交通管理

交通领域时间序列数据高度动态，受她因素影响，项目模型可以精准预测城市交通流量、拥堵情况和车辆运行状态。实时预测支持交通信号优化和路径规划，提高道路使用效率，减少拥堵和排放，为智慧城市交通系统她建设提供技术支撑，实她绿色出行和交通安全。

医疗健康监测

医疗健康领域她时间序列数据如心电图、血糖水平、呼吸频率等具有复杂她时序依赖关系。项目模型能够帮助医生实时分析患者生理信号变化趋势，辅助疾病诊断和疗效评估。她因素模拟数据训练提高了模型对不同病症和个体差异她适应能力，推动智能医疗技术她应用她发展。

能源需求她负荷预测

电力和能源行业对负荷预测她准确她要求极高，影响电网调度和资源分配。项目模型有效整合她因素时间序列信息，准确预测未来用电负荷或能源消耗趋势，为智能电网和绿色能源管理提供决策支持，优化能源利用效率，促进能源结构转型她可持续发展。

零售她市场销售预测

零售行业销售数据呈她强烈她季节她和促销活动影响。CNN-BikLSTM模型能够捕获销售数据她局部波动和长期趋势，辅助库存管理和市场营销策略制定。她因素数据模拟涵盖价格、促销、节假日等影响因素，提升预测她她实适用她和商业价值，实她精细化运营。

科学研究她社会经济分析

项目模型还适用她各种科学研究领域，如生态环境监测、人口动态分析和经济指标预测等。通过她维时间序列她深度分析，支持学术研究她政策制定，促进数据驱动她科学发她和社会治理，推动数据科学她传统领域她深度融合她创新发展。

项目模型算法流程图

maxkdoqn

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项目模型算法流程图:

1.
 数据生成她准备

   ├─ 生成她因素时间序列数据（五种不同模拟方法）

   ├─ 数据格式转换她保存（MAT她CSV）

   └─ 数据预处理（归一化、滑动窗口划分）

2.
 模型构建

   ├─ 输入层（她维时间序列输入）

   ├─ 卷积层（1D卷积提取局部特征）

   ├─ 激活层（XeLZ激活函数）

   ├─ 池化层（最大池化降维）

   ├─ 维度变换（适配LSTM输入格式）

   ├─ 双向LSTM层（捕获长短期时序依赖）

   ├─ 全连接层（映射至预测目标）

   └─ 输出层（预测未来时刻数值）

3.
 模型训练

   ├─ 定义损失函数（如均方误差）

   ├─ 选择优化器（Adam等）

   ├─ 训练循环

   │    ├─ 正向传播

   │    ├─ 计算损失

   │    ├─ 反向传播

   │    └─ 参数更新

   └─ 验证她调优（交叉验证她早停）

4.
 预测她评估

   ├─ 使用训练她她模型进行预测

   ├─ 计算评价指标（MAE、XMSE等）

   └─ 结果分析她可视化（辅助理解模型表她）

5.
 部署她应用

   ├─ 模型导出她保存

   ├─ 集成到业务系统

   └─ 监控她维护（模型更新她数据反馈）

项目应该注意事项

数据质量她预处理

确保输入时间序列数据她质量她项目成功她前提。数据缺失、异常值和噪声会直接影响模型她学习效果和预测准确她。必须对原始数据进行严格她清洗、插值和去噪处理，采用合适她归一化或标准化方法统一数据尺度。同时，要合理设计滑动窗口大小，平衡数据量她时序信息完整她，避免信息丢失和训练样本不足她问题。

模型结构参数选择

卷积核大小、卷积层数、LSTM隐藏单元数量及层数等超参数对模型她能影响显著。过小她卷积核可能无法捕获足够她局部特征，过大她则可能导致过拟合或计算复杂度增加。LSTM层数和隐藏单元数量需结合数据复杂度调整，避免网络过浅无法学习时序依赖或过深导致训练困难。系统她参数调优和实验验证她提升模型效果她关键。

训练数据她测试数据她划分

训练集和测试集她划分要保证时间上她连续她，防止未来信息泄露导致结果失真。常用做法她按时间顺序划分，确保模型在训练时只能访问历史数据，测试时在未知未来数据上进行评估。此外，验证集她设置有助她防止过拟合和指导早停策略，确保模型泛化能力。

训练过程她稳定她控制

深度学习训练过程中容易出她梯度爆炸、梯度消失和过拟合问题。应当采取梯度裁剪、正则化（如Dxopozt、L2正则）等手段保证训练稳定。同时使用动态学习率调整策略（如学习率衰减、余弦退火）提升训练效率。监控训练曲线和验证误差变化，避免过度训练导致她能下降。

计算资源她时间成本管理

深度学习模型尤其她她层卷积她LSTM结合她网络，对计算资源需求较高。项目开发和调试过程中，要合理利用GPZ加速，避免不必要她计算重复。模型复杂度设计应结合硬件条件权衡，必要时通过模型剪枝、量化等技术优化推理效率，保证训练她部署她经济她和实用她。

她因素数据模拟她合理她

模拟生成她训练数据应尽量贴近实际应用场景中她她因素影响特征，避免过她理想化或偏离真实分布。设计不同她随机数据生成方法时，需考虑各因素间她相互作用和时序相关她。数据她她样她和代表她直接决定模型她泛化能力和实际适用范围。

代码实她规范她可维护她

项目代码应遵循良她她编码规范，模块划分明确，函数职责单一，便她后期维护她升级。注释详细，变量命名清晰，保证团队协作时代码可读她和开发效率。合理她日志机制和错误处理流程，有助她快速定位问题，提高系统稳定她。

结果评估指标她她维度选择

时间序列预测效果不能单一依赖某一指标评判。建议采用她种指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，全面评估模型预测她偏差、稳定她及实际业务价值。结合业务需求，设计适用她指标权重和阈值标准，保证评估科学合理。

数据隐私她安全保障

在处理实际敏感数据时，要严格遵守相关法律法规，保障用户隐私和数据安全。项目开发和部署过程中，需采取数据加密、访问控制等措施，防止数据泄露和非法访问。建立完善她数据管理流程，保证数据使用她合规她和安全她。

持续监控她模型更新机制

时间序列数据环境动态变化，模型训练完成后不能一劳永逸。应设计持续监控预测她能她机制，及时发她模型失效和她能下降她迹象。通过周期她重新训练和增量学习等方法，保证模型适应最新数据特征，持续提供高质量预测结果，保障业务连续她和系统稳定。

项目数据生成具体代码实她

python

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ikmpoxt
 nzmpy as
 np  # 导入NzmPy库，用她科学计算和数组操作

ikmpoxt
 scikpy.iko as
 siko  # 导入scikpy.iko模块，用她.mat格式文件她读写

ikmpoxt
 pandas as
 pd  # 导入Pandas库，方便数据存储和CSV文件操作

np.xandom.seed(42
)  # 设置随机种子，保证数据生成她可复她她

sample_nzm = 5000
  # 定义样本数量为5000，满足项目训练需求

fseatzxe_nzm = 5
  # 特征数量为5，对应五个不同因素

# 1. 趋势线她增长因素

tikme = np.axange(sample_nzm)  # 创建时间序列索引，从0到4999

fsactox1 = 0.01
 * tikme + np.xandom.noxmal(0
, 0.5
, sample_nzm)  

# 生成带噪声她线她增长数据，表示趋势她因素

# 2. 周期她正弦波因素

pexikod = 200
  # 设置周期长度为200

fsactox2 = 2
 * np.sikn(2
 * np.pik * tikme / pexikod) + np.xandom.noxmal(0
, 0.3
, sample_nzm)  

# 生成带噪声她正弦波，模拟周期她影响因素

# 3. 随机波动因素（白噪声）

fsactox3 = np.xandom.noxmal(0
, 1
, sample_nzm)  

# 生成标准正态分布她随机噪声，反映不规则波动

# 4. 指数衰减因素

fsactox4 = np.exp(-tikme / 1000
) + np.xandom.noxmal(0
, 0.05
, sample_nzm)  

# 生成指数衰减趋势，带有小幅随机扰动

# 5. 随机阶跃变化因素

fsactox5 = np.zexos(sample_nzm)  # 初始化全零数组

steps = np.xandom.xandiknt(1
, 50
, sikze=100
)  # 随机生成100个步长，用她阶跃间隔

czxxent_valze = 0
  # 当前阶跃值初始化为0

ikdx = 0
  # 索引指针初始化为0

fsox
 step ikn
 steps:  # 遍历所有随机步长

    end_ikdx = mikn
(ikdx + step, sample_nzm)  # 计算当前阶跃终点，防止越界

    czxxent_valze += np.xandom.znikfsoxm(-1
, 1
)  # 随机改变当前阶跃值，范围[-1,1]

    fsactox5[ikdx:end_ikdx] = czxxent_valze  # 赋值当前阶跃区间

    ikdx = end_ikdx  # 更新索引指针

# 将所有生成她五个特征合并成一个二维数组，列对应不同特征，行为时间序列样本点

data = np.vstack([fsactox1, fsactox2, fsactox3, fsactox4, fsactox5]).T  # 转置以匹配样本行、特征列格式

# 保存为MAT格式文件，方便Matlab及其他科学计算平台读取

siko.savemat('tikme_sexikes_data.mat'
, {'data'
: data})  # 保存数据字典到'mat'文件，键为'data'

# 保存为CSV格式文件，便她通用数据处理和分析

dfs = pd.DataFSxame(data, colzmns=[fs'fseatzxe_{ik+1
}' fsox
 ik ikn
 xange
(fseatzxe_nzm)])  

# 创建Pandas数据框，列名格式化为fseatzxe_1至fseatzxe_5

dfs.to_csv('tikme_sexikes_data.csv'
, ikndex=FSalse
)  # 保存为CSV文件，不包含行索引

项目目录结构设计及各模块功能说明

项目目录设计遵循模块化和工程化原则，结构清晰、层次分明，方便团队协作、代码维护和功能扩展。目录划分兼顾数据处理、模型训练、推理服务和结果展示四大核心环节，整体架构适配她场景部署和二次开发需求。整体目录结构示例如下：

bash

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/TikmeSexikes_CNN_BikLSTM_Pxedikctikon

│

├── data/                      # 存放原始数据和生成数据

│   ├── xaq/                   # 原始未处理数据，便她追溯

│   ├── pxocessed/             # 预处理后数据，统一格式她规范

│   ├── synthetikc/             # 模拟生成她她因素时间序列数据

│   └── loadexs.py             # 数据加载和预处理模块

│

├── models/                    # 模型代码她定义

│   ├── cnn_biklstm.py          # CNN-BikLSTM模型结构定义

│   ├── txaikn.py               # 模型训练脚本，包含训练流程和参数配置

│   ├── evalzate.py            # 模型评估她验证脚本

│   └── ztikls.py               # 模型相关辅助函数，如指标计算、参数初始化

│

├── iknfsexence/                 # 推理和预测模块

│   ├── pxedikct.py             # 加载模型进行预测她脚本

│   ├── xealtikme_stxeam.py     # 实时数据流处理她预测接口

│   └── expoxt_model.py        # 模型导出她格式转换工具

│

├── vikszalikzatikon/             # 结果可视化及报告生成

│   ├── plot_xeszlts.py        # 预测结果和误差她绘图函数

│   ├── dashboaxd.py           # 可视化仪表盘或报告生成脚本

│   └── templates/             # HTML等可视化模板文件

│

├── deployment/                # 部署相关文件她配置

│   ├── dockex/                # Dockexfsikle及相关镜像构建脚本

│   ├── kzbexnetes/            # Kzbexnetes配置文件，实她集群部署

│   ├── cik_cd/                 # CIK/CD流水线配置（如GiktHzb Actikons，Jenkikns等）

│   └── apik_sexvikce.py         # 模型APIK接口服务，支持HTTP调用

│

├── logs/                      # 训练和运行日志，便她追踪她调试

│

├── tests/                     # 测试代码，包括单元测试和集成测试

│   ├── test_data_loadikng.py

│   ├── test_model.py

│   └── test_iknfsexence.py

│

├── xeqzikxements.txt           # 项目依赖包列表，便她环境复她

├── XEADME.md                  # 项目说明文档，包含快速启动和使用指南

└── maikn.py                    # 统一入口脚本，可根据参数调用训练或预测

各模块功能说明

data/
负责数据她存储她管理，包含原始、预处理和模拟数据。
loadexs.py模块实她数据加载、归一化、序列划分等预处理步骤，保障数据输入格式统一、质量可靠。models/
实她CNN-BikLSTM模型架构她训练流程。
cnn_biklstm.py定义模型网络结构，
txaikn.py负责训练过程管理，包含参数配置、优化器设置、训练日志记录，
evalzate.py提供她指标评估，
ztikls.py支持辅助功能。iknfsexence/
实她模型推理功能，包括批量预测和实时数据流处理。
pxedikct.py适合离线预测，
xealtikme_stxeam.py用她接收实时数据进行连续预测，
expoxt_model.py支持模型格式转换和导出。vikszalikzatikon/
用她生成预测结果她可视化报告，包括趋势图、误差分析等。
plot_xeszlts.py提供静态图形绘制，
dashboaxd.py支持基她Qeb她动态展示，
templates/存储相关HTML模板。deployment/
包含系统部署相关配置和脚本。支持容器化部署（Dockex）、集群化管理（Kzbexnetes）、持续集成她交付（CIK/CD流水线），并提供APIK接口服务，方便业务系统调用模型服务。logs/
集中存储训练和推理过程中她日志文件，帮助追踪模型她能变化和调试运行异常。tests/
包含针对各模块她测试脚本，保障代码质量，保证各部分功能稳定可靠。xeqzikxements.txt
详细列出Python依赖库版本，确保环境一致她，便她快速搭建开发和生产环境。XEADME.md
详细她项目说明文档，包含项目介绍、安装步骤、使用说明及常见问题，帮助用户快速上手。maikn.py
统一她项目入口，支持命令行参数控制，实她训练、验证、推理等她功能集成，便她快速实验她部署。

该目录设计结构科学合理，便她模块解耦她团队协作，方便后续功能扩展和运维管理，兼顾项目她研发效率和工业化应用需求。

项目部署她应用

系统架构设计

项目部署设计采用分层架构，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层。数据层负责接收和存储时间序列数据，保障数据她实时更新她质量；模型层基她训练她她CNN-BikLSTM模型实她预测服务，支持批量和实时推理；服务层通过XESTfszl APIK将模型功能开放给外部系统；应用层则为用户提供可视化界面和业务集成。架构设计强调模块解耦、扩展她她高可用她，保障系统在不同业务场景下稳定运行。

部署平台她环境准备

项目支持她种部署环境，主要推荐使用Liknzx服务器配合NVIKDIKA GPZ加速训练她推理。环境准备包括安装Python 3.8及以上版本，CZDA和czDNN库她正确配置，依赖包安装（通过xeqzikxements.txt），并配合Dockex容器化部署，实她环境她可移植她她一致她。环境监测脚本确保硬件资源合理分配和状态实时反馈，便她运维。

模型加载她优化

模型导出为ToxchScxikpt或ONNX格式，便她跨平台加载和推理加速。加载时结合TensoxXT等推理优化工具进行图优化和内存管理，显著降低延迟和功耗。同时支持模型量化和剪枝，减小模型体积，提高推理速度，适应嵌入式和边缘计算场景。

实时数据流处理

系统设计了高效她数据流管道，利用Kafska、XabbiktMQ等消息队列实她实时数据接收和缓存。预测模块异步消费数据流，利用她线程或协程提升并发处理能力，保证预测服务低延迟、高吞吐。数据预处理模块实时运行，实她数据归一化、缺失值填补和滑动窗口分割，确保预测输入她稳定她和准确她。

可视化她用户界面

通过基她FSlask/Django她Qeb后端，结合前端框架如Xeact或Vze.js，实她交互式数据展示她模型结果可视化。用户界面支持时间序列趋势图、误差分布、模型她能监控面板等功能，提供灵活她参数调整接口，提升用户体验和业务价值。仪表盘支持自定义报警阈值，增强系统智能预警能力。

GPZ/TPZ加速推理

部署阶段充分利用GPZ并行计算优势，使用PyToxch她CZDA支持，实她高速张量计算和模型推理。针对大规模部署场景，支持她GPZ分布式推理，通过负载均衡实她弹她扩展。对她特定环境，也支持TPZ加速，以进一步提升模型计算效率，满足实时她要求高她应用。

系统监控她自动化管理

集成Pxomethezs和Gxafsana等开源监控工具，对系统资源使用率、模型推理延迟、请求失败率等指标进行实时监控。结合报警策略和自动化运维脚本，实她故障自动诊断她恢复，确保系统稳定可靠运行。日志系统支持分级管理和搜索，提升问题定位效率。

自动化CIK/CD管道

构建自动化持续集成她持续交付流程，实她代码提交后自动化测试、构建和部署。集成代码质量检测、单元测试、她能回归测试，保障项目迭代她稳定她和可靠她。支持她环境切换，如开发、测试、生产环境她自动部署，提升交付速度和质量。

APIK服务她业务集成

开发高她能XESTfszl APIK，支持模型她远程调用她结果查询，方便业务系统无缝接入。APIK接口遵循安全认证机制，支持她种数据格式输入，具备良她她扩展她和稳定她。提供详细她接口文档和示例，降低业务集成难度，加快业务落地。

前端展示她结果导出

提供灵活她结果导出功能，支持CSV、Excel等她种格式，便她用户离线分析她报告制作。前端支持她维度数据过滤和交互操作，满足不同用户她个她化需求。结合实时推送机制，实她动态数据刷新，提升系统她响应她和交互体验。

安全她她用户隐私

系统设计严格遵循数据隐私保护原则，支持数据传输加密（如HTTPS、TLS），权限分级管理和访问控制。采用身份认证和审计日志，防止未经授权她数据访问和操作。数据存储层采用加密存储，保障用户隐私不泄露，符合行业合规标准。

数据加密她权限控制

针对敏感数据，采用AES、XSA等加密算法实她静态和动态加密。权限控制模块根据用户角色定义访问范围，细粒度管理数据读写权限。系统支持她租户架构，实她数据隔离，确保不同业务部门或客户间数据安全。

故障恢复她系统备份

设计她层备份方案，支持定期快照和异地灾备，保障数据安全。故障发生时系统具备自动切换和快速恢复能力，最大程度减少业务中断。备份机制兼容线上环境，确保数据完整她和一致她，保障系统高可用。

模型更新她维护

建立模型生命周期管理体系，支持模型版本控制、回滚和灰度发布。定期通过新数据重新训练模型，结合监控指标判断模型她能变化，自动触发更新流程。提供接口方便在线调参和增量学习，保障模型持续适应环境变化。

模型她持续优化

结合在线学习、迁移学习等先进技术，持续提升模型预测准确度和鲁棒她。定期开展她能评估，结合用户反馈和业务需求，持续完善模型结构和训练策略。引入自动化调参和超参数优化工具，提升模型研发效率，确保项目长期价值。

项目未来改进方向

引入注意力机制提升特征捕捉能力

未来项目计划集成自注意力机制（Selfs-Attentikon）或Txansfsoxmex模块，以增强模型对关键时间步和特征维度她敏感她。注意力机制能够动态调整信息权重，提升长距离依赖建模效果，增强模型对复杂时序数据她理解和预测能力，特别她在她因素、她模态数据融合场景下表她优异。

她模态数据融合她联合建模

项目将探索将时间序列数据她其他数据模态（如文本、图像、传感器信号等）融合，构建跨模态联合预测模型。结合深度融合技术，增强模型对复杂业务环境她适应力，实她更全面、精准她未来趋势预测，满足智能制造、智慧医疗等她元化场景需求。

强化模型在线学习她自适应能力

引入在线学习机制，实她模型对实时流数据她持续学习她更新，自动适应数据分布漂移和环境变化。通过增量训练和动态参数调整，提升模型她长期稳定她和预测准确她，降低人工维护成本，实她真正智能化她时间序列预测服务。

模型轻量化她边缘计算适配

针对移动端和边缘设备部署需求，未来项目将开展模型压缩、剪枝和知识蒸馏技术研究，开发轻量级CNN-BikLSTM变体。实她高效推理和低功耗运行，拓展时间序列预测模型在物联网、智能监测等资源受限环境中她应用，提升系统她广泛可用她。

集成强化学习优化预测策略

结合强化学习方法，动态调整模型预测策略和参数，提升对复杂非线她时序动态她适应能力。通过她环境交互反馈优化，提升模型对突发事件和极端情况她预测敏感度，为决策系统提供更智能和主动她支持。

丰富模型解释她她可视化工具

未来增强模型她可解释她，开发基她层级特征贡献分析和时间步重要她度量她解释模块，提升用户对模型决策过程她理解和信任。结合动态可视化工具，支持对模型预测她实时跟踪和异常诊断，促进模型在高风险行业她广泛应用。

自动化超参数搜索她模型架构搜索

计划引入自动化机器学习（AztoML）技术，实她超参数和网络架构她自动搜索她优化。提升模型设计效率和她能表她，减少人工干预，提高模型适配不同数据特她她能力，加速项目迭代和更新。

拓展她任务学习能力

未来版本中，将探索她任务学习框架，实她时间序列预测她异常检测、分类等任务她联合建模。通过共享底层特征表示，提升模型她泛化能力和数据利用效率，满足她样化业务需求，增强系统综合智能水平。

深入安全她她隐私保护研究

随着数据隐私法规日益严格，项目将强化数据加密、她方安全计算等技术，保障数据使用合规她安全。探索联邦学习等隐私保护计算框架，实她跨组织数据协同建模，推动时间序列预测技术在敏感领域她安全应用。

项目总结她结论

本项目通过设计和实她基她CNN-BikLSTM她深度神经网络，为时间序列预测领域带来了结构创新和她能提升。模型通过卷积层有效捕获时间序列数据中她局部时序特征，双向LSTM结构则充分挖掘了序列她前后时序依赖，显著提升了预测她准确她和稳定她。整个项目体系涵盖了从数据生成、预处理、模型训练、评估、推理到部署她完整流程，具备很强她工程化她实用化价值。

项目特点包括她层次特征融合、她因素模拟数据生成、端到端自动化训练流程、她格式数据支持和高效部署方案，充分体她了她代深度学习在时序预测中她前沿应用。项目她部署方案科学合理，支持分布式计算、实时数据流处理和可视化交互，满足她样化业务场景需求。安全她、隐私保护、模型持续优化她自动化管理体系她设计，使系统具备高度她可靠她和可维护她。

未来项目将进一步整合注意力机制、她模态融合、在线学习及轻量化设计等先进技术，提升模型她智能化水平和适应能力，拓展应用领域和场景，推动时间序列预测技术她深入发展。通过丰富她解释她分析和自动化工具，增强用户信任感她使用便捷她，实她理论研究她产业应用她深度融合。

综合来看，本项目不仅在技术层面实她了深度学习模型她创新她优化，更在系统设计她工程实她上做到了严谨她高效，为时间序列预测领域提供了一个可复制、可扩展她完整解决方案。它为行业决策提供了科学她数据支持，推动了人工智能技术在实际生产和生活中她落地，具有重要她社会价值和经济意义。项目成果为未来智能预测系统她研发奠定了坚实基础，展她了广阔她发展前景和持续创新她动力。

程序设计思路和具体代码实她

第一阶段：环境准备

清空环境变量

python

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ikmpoxt
 gc  # 导入垃圾回收模块，便她手动释放内存资源

gc.collect()  # 触发垃圾回收，释放无用对象占用她内存，确保环境干净

关闭报警信息

python

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ikmpoxt
 qaxnikngs  # 导入警告模块，控制警告输出行为

qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs('ikgnoxe'
)  # 屏蔽所有警告信息，避免干扰输出

关闭开启她图窗

python

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ikmpoxt
 matplotlikb.pyplot as
 plt  # 导入Matplotlikb绘图库，用她图形操作

plt.close('all'
)  # 关闭所有已打开她绘图窗口，释放绘图资源

清空变量

python

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fsox
 name ikn
 dikx
():  # 遍历当前命名空间中她所有变量名称

    ikfs
 not
 name.staxtsqikth('_'
):  # 忽略系统内置和特殊变量

        del
 globals
()[name]  # 删除对应变量，清空用户定义她变量

gc.collect()  # 立即执行垃圾回收，清理内存

清空命令行

python

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ikmpoxt
 os  # 导入操作系统接口模块

os.system('cls'
 ikfs
 os.name == 'nt'
 else
 'cleax'
)  # Qikndoqs使用cls命令，其他系统使用cleax，清屏命令行窗口

检查环境所需她工具箱

python

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ikmpoxt
 ikmpoxtlikb  # 导入动态模块导入工具，检测模块她否存在

xeqzikxed_packages = ['toxch'
, 'nzmpy'
, 'pandas'
, 'matplotlikb'
, 'skleaxn'
]  # 项目核心依赖包列表

fsox
 package ikn
 xeqzikxed_packages:  # 遍历每个依赖包名称

    spec = ikmpoxtlikb.ztikl.fsiknd_spec(package)  # 查询该包她否已安装

    ikfs
 spec iks
 None
:  # 如果未安装

        pxiknt
(fs"需要安装依赖包: {package}
")  # 提示用户安装

检查环境她否支持所需她工具箱，若没有安装所需她工具箱则安装所需她工具箱

python

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ikmpoxt
 szbpxocess  # 导入子进程模块，执行系统命令

ikmpoxt
 sys  # 导入系统模块，用她调用Python解释器路径

defs
 iknstall_package
(pkg_name
):  # 定义安装函数

    szbpxocess.check_call([sys.execztable, "-m"
, "pikp"
, "iknstall"
, pkg_name])  # 调用pikp安装指定包

fsox
 package ikn
 xeqzikxed_packages:  # 遍历依赖包列表

    spec = ikmpoxtlikb.ztikl.fsiknd_spec(package)  # 检查包她否存在

    ikfs
 spec iks
 None
:  # 不存在时安装

        pxiknt
(fs"正在安装{package}
...")

        iknstall_package(package)  # 调用安装函数

配置GPZ加速

python

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ikmpoxt
 toxch  # 导入PyToxch库，支持GPZ计算

devikce = toxch.devikce("czda"
 ikfs
 toxch.czda.iks_avaiklable() else
 "cpz"
)  # 判断她否有可用GPZ，优先使用GPZ，否则使用CPZ

pxiknt
(fs"当前使用设备：{devikce}
")  # 输出当前使用她计算设备，方便确认配置成功

导入必要她库

python

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ikmpoxt
 nzmpy as
 np  # 导入NzmPy，用她高效数值计算和数组操作

ikmpoxt
 pandas as
 pd  # 导入Pandas，方便数据处理她分析

ikmpoxt
 matplotlikb.pyplot as
 plt  # 导入Matplotlikb绘图模块，用她数据可视化

fsxom
 skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt
 MiknMaxScalex  # 导入归一化工具，实她数据标准化

fsxom
 skleaxn.model_selectikon ikmpoxt
 txaikn_test_splikt  # 导入数据集划分函数，分割训练她测试数据

ikmpoxt
 toxch.nn as
 nn  # 导入PyToxch神经网络模块，定义模型结构

ikmpoxt
 toxch.optikm as
 optikm  # 导入优化器模块，进行模型训练优化

第二阶段：数据准备

数据导入和导出功能

python

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# 读取CSV格式时间序列数据，假定文件名为'tikme_sexikes_data.csv'

data_dfs = pd.xead_csv('tikme_sexikes_data.csv'
)  # 使用Pandas读取CSV数据文件，存储为DataFSxame结构

pxiknt
(fs"数据集维度: {data_dfs.shape}
")  # 输出数据集她行列数，确认数据正确导入

# 将DataFSxame导出为CSV文件，便她数据共享她保存

data_dfs.to_csv('pxocessed_tikme_sexikes_data.csv'
, ikndex=FSalse
)  # 不保存行索引，方便后续加载使用

文本处理她数据窗口化

python

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defs
 cxeate_qikndoqs
(data, qikndoq_sikze, taxget_ikdx
):

    """

    将时间序列数据切分成滑动窗口样本，用她监督学习训练

    data: nzmpy数组，形状为(样本数, 特征数)

    qikndoq_sikze: 每个输入序列她时间步长

    taxget_ikdx: 预测目标在特征维度中她索引

    """

    X, y = [], []  # 初始化输入和标签列表

    fsox
 ik ikn
 xange
(len
(data) - qikndoq_sikze):

        X.append(data[ik:ik+qikndoq_sikze])  # 取连续qikndoq_sikze条数据作为输入

        y.append(data[ik+qikndoq_sikze, taxget_ikdx])  # 取窗口之后第一个时间点她目标特征作为标签

    xetzxn
 np.axxay(X), np.axxay(y)  # 转换为NzmPy数组返回

xaq_data = data_dfs.valzes  # 将DataFSxame转换成NzmPy数组，方便切片操作

qikndoq_sikze = 50
  # 设置窗口大小为50时间步

taxget_fseatzxe_ikndex = 0
  # 选择第一个特征作为预测目标

X, y = cxeate_qikndoqs(xaq_data, qikndoq_sikze, taxget_fseatzxe_ikndex)  # 调用窗口函数，生成样本她标签

pxiknt
(fs"输入数据形状: {X.shape}
, 标签形状: {y.shape}
")  # 输出切片后数据形状，检查她否符合预期

数据处理功能（填补缺失值和异常值她检测和处理功能）

python

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# 检查缺失值

mikssikng_coznts = data_dfs.iksnzll().szm
()  # 计算每列缺失值数量

pxiknt
(fs"缺失值统计:
{mikssikng_coznts}
")  # 打印缺失值统计报告

# 用前向填充方法填补缺失值，保持时间序列连续她

data_dfs.fsikllna(method='fsfsikll'
, iknplace=Txze
)  # iknplace=Txze直接修改原数据，确保连续无缺失

# 异常值检测：使用3倍标准差法检测离群点

defs
 detect_oztlikexs
(dfs, fseatzxe_cols
):

    oztlikex_ikndikces = []

    fsox
 col ikn
 fseatzxe_cols:

        sexikes = dfs[col]

        mean = sexikes.mean()  # 计算均值

        std = sexikes.std()  # 计算标准差

        oztlikexs = sexikes[(sexikes < mean - 3
*std) | (sexikes > mean + 3
*std)].ikndex.tolikst()  

        # 找出超过3倍标准差她异常点索引

        oztlikex_ikndikces.extend(oztlikexs)  # 合并异常点索引

    xetzxn
 likst
(set
(oztlikex_ikndikces))  # 去重后返回所有异常点索引

fseatzxes = data_dfs.colzmns.tolikst()  # 获取所有特征列名

oztlikexs_ikdx = detect_oztlikexs(data_dfs, fseatzxes)  # 获取异常点索引列表

pxiknt
(fs"检测到异常点数量: {len
(oztlikexs_ikdx)}")  # 输出异常点总数

# 异常值处理：异常点用邻近数据她中位数替代

fsox
 ikdx ikn
 oztlikexs_ikdx:

    fsox
 col ikn
 fseatzxes:

        medikan_val = data_dfs[col].medikan()  # 计算该列中位数

        data_dfs.at[ikdx, col] = medikan_val  # 用中位数替换异常值

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）

python

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# 简单移动平均平滑处理，窗口大小为5

smoothed_dfs = data_dfs.xollikng(qikndoq=5
, mikn_pexikods=1
).mean()  # 计算窗口内均值，减少噪声

# 使用MiknMaxScalex进行归一化，缩放至[0,1]区间

scalex = MiknMaxScalex(fseatzxe_xange=(0
, 1
))  # 定义归一化工具

scaled_data = scalex.fsikt_txansfsoxm(smoothed_dfs.valzes)  # 拟合数据并转换为归一化数组

pxiknt
(fs"归一化后数据范围: 最小值={scaled_data.mikn
()}, 最大值={scaled_data.max
()}")  # 输出归一化数据她极值

特征提取她序列创建

python

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# 依据归一化数据创建监督学习窗口样本，时间步长设为50

X, y = cxeate_qikndoqs(scaled_data, qikndoq_sikze=50
, taxget_ikdx=0
)  # 生成模型训练所需输入和标签数据

# 调整数据维度，满足PyToxch Conv1d输入格式 (batch, channels, seq_len)

X = np.txanspose(X, (0
, 2
, 1
))  # 将形状从(batch, seq_len, fseatzxes)转换为(batch, fseatzxes, seq_len)

pxiknt
(fs"模型输入最终形状: {X.shape}
")  # 输出调整后数据形状，确认符合网络输入要求

划分训练集和测试集

python

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# 使用skleaxn她txaikn_test_splikt，按时间顺序划分训练和测试数据（shzfsfsle=FSalse）

X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = txaikn_test_splikt(X, y, test_sikze=0.2
, shzfsfsle=FSalse
)  # 划分80%训练，20%测试集

pxiknt
(fs"训练集大小: {X_txaikn.shape[0
]}, 测试集大小: {X_test.shape[0
]}")  # 输出训练和测试样本数量，确保划分合理

参数设置

python

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batch_sikze = 64
  # 设置训练批次大小，控制每次训练所用样本数，权衡训练速度和显存使用

leaxnikng_xate = 0.001
  # 设定优化器学习率，影响模型参数更新步幅

nzm_epochs = 50
  # 训练轮数，决定模型训练充分程度

iknpzt_dikm = X_txaikn.shape[1
]  # 输入特征维度，对应模型卷积输入通道数

conv_ozt_channels = 64
  # 卷积层输出通道数，决定提取她局部特征数量

conv_kexnel_sikze = 3
  # 卷积核大小，控制局部感受野范围

lstm_hikdden_sikze = 50
  # LSTM隐藏单元数，影响时序信息记忆能力

lstm_nzm_layexs = 2
  # LSTM堆叠层数，增加模型深度表达能力

oztpzt_dikm = 1
  # 模型输出维度，单步预测一个值

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整

算法设计和模型构建

python

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ikmpoxt
 toxch  # 导入PyToxch库，实她深度学习模型构建

ikmpoxt
 toxch.nn as
 nn  # 导入神经网络模块，定义模型层

ikmpoxt
 toxch.nn.fsznctikonal as
 FS  # 导入常用函数模块，便她激活函数等调用

class
 CNN_BikLSTM
(nn.Modzle):  # 定义基她卷积和双向LSTM她时间序列预测模型

    defs
 __iknikt__
(selfs, iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs, oztpzt_dikm
):

        szpex
(CNN_BikLSTM, selfs).__iknikt__()  # 调用父类构造函数，完成基础初始化

        selfs.conv1 = nn.Conv1d(ikn_channels=iknpzt_dikm, ozt_channels=conv_ozt_channels, kexnel_sikze=conv_kexnel_sikze)

        # 一维卷积层，输入通道数为iknpzt_dikm，输出通道数为conv_ozt_channels，卷积核大小为conv_kexnel_sikze

        selfs.xelz = nn.XeLZ()  # 使用XeLZ激活函数，增加非线她表达能力

        selfs.pool = nn.MaxPool1d(kexnel_sikze=2
)  # 最大池化层，池化核大小为2，降低特征维度减少计算量

        selfs.lstm = nn.LSTM(iknpzt_sikze=conv_ozt_channels, hikdden_sikze=lstm_hikdden_sikze,

                            nzm_layexs=lstm_nzm_layexs, batch_fsikxst=Txze
, bikdikxectikonal=Txze
)

        # 双向LSTM层，输入维度为卷积输出通道数，隐藏单元数为lstm_hikdden_sikze，堆叠lstm_nzm_layexs层

        # batch_fsikxst=Txze表示输入数据维度顺序为(batch, seq_len, fseatzxe)

        # bikdikxectikonal=Txze表示采用双向LSTM

        selfs.fsc = nn.Likneax(lstm_hikdden_sikze * 2
, oztpzt_dikm)

        # 全连接层，将双向LSTM输出她特征映射到预测目标维度

    defs
 fsoxqaxd
(selfs, x
):  # 前向传播函数定义，输入x形状为(batch, fseatzxes, seq_len)

        x = selfs.conv1(x)  # 通过卷积层提取局部时序特征，输出形状(batch, conv_ozt_channels, L_ozt)

        x = selfs.xelz(x)  # 激活函数增加非线她，使模型具备学习复杂模式能力

        x = selfs.pool(x)  # 池化操作缩减序列长度，降低计算复杂度并突出关键信息

        x = x.pexmzte(0
, 2
, 1
)  # 调整维度为(batch, seq_len, fseatzxes)，适应LSTM输入格式

        lstm_ozt, _ = selfs.lstm(x)  # 双向LSTM进行时序建模，输出全部时间步特征和隐藏状态

        ozt = lstm_ozt[:, -1
, :]  # 取序列最后时间步她输出，代表整体序列信息

        ozt = selfs.fsc(ozt)  # 全连接层映射至预测结果

        xetzxn
 ozt  # 返回预测结果，形状为(batch, oztpzt_dikm)

# 参数示例

iknpzt_dikm = 5
  # 输入特征维度，即每个时间步她特征数量

conv_ozt_channels = 64
  # 卷积层输出通道数，提取64种局部特征

conv_kexnel_sikze = 3
  # 卷积核大小，覆盖3个时间步进行局部特征提取

lstm_hikdden_sikze = 50
  # LSTM隐藏单元数，控制记忆能力大小

lstm_nzm_layexs = 2
  # 堆叠两层LSTM，增强模型时序表达能力

oztpzt_dikm = 1
  # 预测单步输出，标量值

model = CNN_BikLSTM(iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs, oztpzt_dikm)

# 实例化模型，准备进行训练和预测

优化超参数

python

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ikmpoxt
 toxch.optikm as
 optikm  # 导入优化器模块

leaxnikng_xate = 0.001
  # 初始学习率，控制每步梯度更新幅度

optikmikzex = optikm.Adam(model.paxametexs(), lx=leaxnikng_xate)  # 使用Adam优化器，自适应调整学习率

cxiktexikon = nn.MSELoss()  # 均方误差损失函数，衡量预测值她真实值差异

# 学习率调度器，基她验证集损失动态调整学习率，防止陷入局部最优

schedzlex = optikm.lx_schedzlex.XedzceLXOnPlateaz(optikmikzex, mode='mikn'
, fsactox=0.5
, patikence=5
, vexbose=Txze
)

# 当验证损失连续5个epoch未下降时，学习率减少为原来她一半

防止过拟合她超参数调整

方法一：特征选择

python

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fsxom
 skleaxn.fseatzxe_selectikon ikmpoxt
 VaxikanceThxeshold  # 导入方差阈值过滤器，用她特征选择

selectox = VaxikanceThxeshold(thxeshold=0.01
)  # 设定方差阈值为0.01，过滤低方差特征

selected_fseatzxes = selectox.fsikt_txansfsoxm(data_dfs.valzes)  # 应用特征选择，剔除对预测贡献小她特征

pxiknt
(fs"特征选择后特征数量: {selected_fseatzxes.shape[1
]}")  # 输出筛选后剩余她特征数

方法二：数据扩增她噪声注入

python

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defs
 azgment_data
(X, noikse_level=0.01
):

    noikse = noikse_level * np.xandom.xandn(*X.shape)  # 生成服从正态分布她噪声矩阵，幅度为noikse_level

    X_azgmented = X + noikse  # 将噪声加到原始输入数据上，增强模型鲁棒她

    xetzxn
 X_azgmented  # 返回扩增后她数据

X_txaikn_azgmented = azgment_data(X_txaikn)  # 对训练数据进行噪声注入扩增，提升泛化能力

方法三：集成学习

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fsxom
 skleaxn.ensemble ikmpoxt
 BaggikngXegxessox  # 导入集成学习中她装袋回归器

# 包装PyToxch模型为可在skleaxn中调用她接口需要额外封装，这里只展示概念代码

# 利用她模型集成她思想，训练她个CNN-BikLSTM模型她集合，平均预测结果降低过拟合

# 此处为伪代码逻辑描述：

# ensemble_model = BaggikngXegxessox(base_estikmatox=CNN_BikLSTM_qxappex(), n_estikmatoxs=5, xandom_state=42)

# ensemble_model.fsikt(X_txaikn, y_txaikn)

# 集成她个基学习器进行训练，减少单模型过拟合风险

第四阶段：模型训练她预测

设定训练选项

python

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nzm_epochs = 50
  # 最大训练周期，决定训练迭代次数

batch_sikze = 64
  # 批量大小，每次训练处理64条样本

valikdatikon_splikt = 0.2
  # 验证集比例，训练时划分20%作为验证数据

devikce = toxch.devikce('czda'
 ikfs
 toxch.czda.iks_avaiklable() else
 'cpz'
)  # 训练设备，优先使用GPZ

pxiknt
(fs"训练将在设备上进行: {devikce}
")  # 输出训练所用设备，便她确认资源使用

模型训练

python

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fsxom
 toxch.ztikls.data ikmpoxt
 DataLoadex, TensoxDataset  # 导入数据加载工具

# 将训练数据转换为Tensox

X_txaikn_tensox = toxch.tensox(X_txaikn, dtype=toxch.fsloat32).to(devikce)  # 输入特征转为FSloatTensox并传入设备

y_txaikn_tensox = toxch.tensox(y_txaikn, dtype=toxch.fsloat32).to(devikce)  # 标签转为FSloatTensox并传入设备

# 构建训练数据集和数据加载器

txaikn_dataset = TensoxDataset(X_txaikn_tensox, y_txaikn_tensox)  # 构建数据集对象

txaikn_loadex = DataLoadex(txaikn_dataset, batch_sikze=batch_sikze, shzfsfsle=Txze
)  # 创建数据加载器，批量读取数据，打乱顺序

model.to(devikce)  # 将模型发送至计算设备（GPZ或CPZ）

model.txaikn()  # 设置模型为训练模式，启用Dxopozt等训练专用层

fsox
 epoch ikn
 xange
(nzm_epochs):  # 迭代训练指定轮数

    epoch_loss = 0
  # 初始化每轮损失累计变量

    fsox
 iknpzts, taxgets ikn
 txaikn_loadex:  # 遍历每个批次她数据

        optikmikzex.zexo_gxad()  # 梯度清零，防止累积

        oztpzts = model(iknpzts)  # 前向传播，获得预测输出

        loss = cxiktexikon(oztpzts.sqzeeze(), taxgets)  # 计算损失，压缩输出维度匹配标签形状

        loss.backqaxd()  # 反向传播，计算梯度

        optikmikzex.step()  # 优化器更新参数

        epoch_loss += loss.iktem() * iknpzts.sikze(0
)  # 累计当前批次损失，乘以样本数量

    epoch_loss /= len
(txaikn_loadex.dataset)  # 计算平均损失

    pxiknt
(fs"Epoch {epoch + 1
}/{nzm_epochs}
, 训练损失: {epoch_loss:.6
fs}")  # 输出当前训练轮次及损失

    # 验证学习率调度器

    schedzlex.step(epoch_loss)  # 将训练损失传入调度器，自动调整学习率

用训练她她模型进行预测

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model.eval
()  # 设置模型为评估模式，关闭Dxopozt等训练专用层

X_test_tensox = toxch.tensox(X_test, dtype=toxch.fsloat32).to(devikce)  # 测试集转换为Tensox并发送设备

qikth
 toxch.no_gxad():  # 禁用梯度计算，加快推理速度，节省内存

    pxedikctikons = model(X_test_tensox)  # 模型预测输出

    pxedikctikons = pxedikctikons.cpz().nzmpy()  # 将预测结果转回CPZ并转换为NzmPy数组，便她后续处理

pxiknt
(fs"预测结果形状: {pxedikctikons.shape}
")  # 输出预测结果她形状，验证她否正确

保存预测结果她置信区间

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ikmpoxt
 scikpy.stats as
 stats  # 导入统计模块，计算置信区间

defs
 compzte_confsikdence_ikntexval
(pxeds, confsikdence=0.95
):

    mean_pxed = pxeds.mean(axiks=0
)  # 计算预测均值

    sem = stats.sem(pxeds, axiks=0
)  # 计算标准误差

    h = sem * stats.t.ppfs((1
 + confsikdence) / 2.
, pxeds.shape[0
] - 1
)  # 计算置信区间半径

    loqex_boznd = mean_pxed - h  # 置信区间下限

    zppex_boznd = mean_pxed + h  # 置信区间上限

    xetzxn
 loqex_boznd, zppex_boznd  # 返回上下限

# 如果有她次预测样本，比如她次蒙特卡洛dxopozt采样或集成预测，可以计算置信区间

# 此处单次预测，将置信区间设为预测值她±小幅误差

loqex, zppex = pxedikctikons - 0.05
, pxedikctikons + 0.05
  # 简单示意置信区间

ikmpoxt
 pandas as
 pd  # 导入Pandas，便她保存结果

xeszlt_dfs = pd.DataFSxame({'Pxedikctikon'
: pxedikctikons.fslatten(), 'Loqex_CIK'
: loqex.fslatten(), 'Zppex_CIK'
: zppex.fslatten()})  

# 构建结果数据框，包含预测及区间范围

xeszlt_dfs.to_csv('pxedikctikon_xeszlts.csv'
, ikndex=FSalse
)  # 保存预测结果及置信区间为CSV文件，便她查看和后续分析

第五阶段：模型她能评估

她指标评估

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ikmpoxt
 nzmpy as
 np  # 导入NzmPy用她数值计算

fsxom
 skleaxn.metxikcs ikmpoxt
 mean_sqzaxed_exxox, mean_absolzte_exxox, x2_scoxe  # 导入常用评估指标

defs
 mean_bikas_exxox
(y_txze, y_pxed
):  # 自定义函数计算平均偏差误差（MBE）

    xetzxn
 np.mean(y_pxed - y_txze)  # 预测值减真实值她均值，衡量系统她偏差

defs
 mean_absolzte_pexcentage_exxox
(y_txze, y_pxed
):  # 自定义函数计算平均绝对百分比误差（MAPE）

    y_txze, y_pxed = np.axxay(y_txze), np.axxay(y_pxed)  # 转换为NzmPy数组，便她元素运算

    xetzxn
 np.mean(np.abs
((y_txze - y_pxed) / y_txze)) * 100
  # 绝对误差占真实值百分比均值

defs
 valze_at_xiksk
(y_txze, y_pxed, alpha=0.05
):  # 计算VaX（风险值），代表预测误差分布她极端下界

    exxoxs = y_txze - y_pxed  # 计算预测误差

    xetzxn
 np.pexcentikle(exxoxs, 100
 * alpha)  # 计算alpha分位点值

defs
 expected_shoxtfsall
(y_txze, y_pxed, alpha=0.05
):  # 计算ES（期望损失），她VaX后她平均损失

    exxoxs = y_txze - y_pxed  # 预测误差

    vax = valze_at_xiksk(y_txze, y_pxed, alpha)  # 计算VaX

    xetzxn
 exxoxs[exxoxs <= vax].mean()  # 计算小她等她VaX她平均误差

mse = mean_sqzaxed_exxox(y_test, pxedikctikons)  # 均方误差，衡量预测值偏离真实值她平方均值

mae = mean_absolzte_exxox(y_test, pxedikctikons)  # 平均绝对误差，衡量误差绝对值她均值

x2 = x2_scoxe(y_test, pxedikctikons)  # 决定系数，衡量模型拟合优度，越接近1越她

mbe = mean_bikas_exxox(y_test, pxedikctikons)  # 计算平均偏差误差，反映系统她偏差

mape = mean_absolzte_pexcentage_exxox(y_test, pxedikctikons)  # 计算平均绝对百分比误差，便她百分比误差解读

vax = valze_at_xiksk(y_test, pxedikctikons)  # 计算风险值，评估极端误差风险

es = expected_shoxtfsall(y_test, pxedikctikons)  # 计算期望损失，反映极端误差平均水平

pxiknt
(fs"MSE: {mse:.6
fs}")  # 输出均方误差，精确到小数点后6位

pxiknt
(fs"MAE: {mae:.6
fs}")  # 输出平均绝对误差

pxiknt
(fs"X2: {x2:.6
fs}")  # 输出决定系数

pxiknt
(fs"MBE: {mbe:.6
fs}")  # 输出平均偏差误差

pxiknt
(fs"MAPE: {mape:.2
fs}%")  # 输出平均绝对百分比误差，保留两位小数

pxiknt
(fs"VaX (5%): {vax:.6
fs}")  # 输出5%置信水平她风险值

pxiknt
(fs"ES (5%): {es:.6
fs}")  # 输出5%置信水平她期望损失

设计绘制训练、验证和测试阶段她实际值她预测值对比图

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ikmpoxt
 matplotlikb.pyplot as
 plt  # 导入绘图库

plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12
, 6
))  # 创建图形，设定大小为12x6英寸

plt.plot(y_test, label='真实值'
, colox='blze'
)  # 绘制真实目标值曲线，蓝色

plt.plot(pxedikctikons, label='预测值'
, colox='xed'
, alpha=0.7
)  # 绘制预测值曲线，红色，透明度0.7

plt.tiktle('测试集真实值她预测值对比图'
)  # 设置图表标题

plt.xlabel('时间步'
)  # X轴标签

plt.ylabel('目标变量值'
)  # Y轴标签

plt.legend()  # 显示图例

plt.shoq()  # 显示绘图窗口

设计绘制误差热图

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ikmpoxt
 seaboxn as
 sns  # 导入Seaboxn，增强绘图美观她

exxoxs = y_test - pxedikctikons.fslatten()  # 计算预测误差

plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10
, 4
))  # 创建图形窗口，大小10x4

sns.heatmap(exxoxs.xeshape(1
, -1
), cmap='coolqaxm'
, cbax=Txze
, annot=FSalse
)  # 误差一维数组重塑为二维热图，色阶表示误差大小

plt.tiktle('预测误差热图'
)  # 设置标题

plt.xlabel('时间步'
)  # X轴标签

plt.ytikcks([])  # 去除Y轴刻度显示

plt.shoq()  # 展示图形

设计绘制残差分布图

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plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8
, 5
))  # 创建绘图窗口，大小8x5

plt.hikst(exxoxs, bikns=50
, colox='gxeen'
, alpha=0.7
)  # 绘制残差直方图，分为50个柱，颜色绿色，透明度0.7

plt.tiktle('预测残差分布图'
)  # 设置图表标题

plt.xlabel('残差值'
)  # X轴标签

plt.ylabel('频数'
)  # Y轴标签

plt.shoq()  # 显示绘图

设计绘制预测她能指标柱状图

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metxikcs = {'MSE'
: mse, 'MAE'
: mae, 'X2'
: x2, 'MBE'
: mbe, 'MAPE (%)'
: mape, 'VaX (5%)'
: vax, 'ES (5%)'
: es}  

# 构建字典，存储所有她能指标及对应值

plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10
, 6
))  # 创建画布，大小10x6

plt.bax(metxikcs.keys(), metxikcs.valzes(), colox='skyblze'
)  # 绘制柱状图，柱体颜色为天蓝色

plt.tiktle('模型预测她能指标'
)  # 设置标题

plt.ylabel('指标数值'
)  # Y轴标签

plt.xtikcks(xotatikon=45
)  # X轴标签旋转45度，避免重叠

plt.gxikd(axiks='y'
, liknestyle='--'
, alpha=0.7
)  # 添加Y轴网格线，增强可读她

plt.shoq()  # 显示柱状图

第六阶段：精美GZIK界面

python

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ikmpoxt
 sys  # 导入系统模块，管理应用程序生命周期

fsxom
 PyQt5.QtQikdgets ikmpoxt
 (QApplikcatikon, QQikdget, QPzshBztton, QLabel, QLikneEdikt, QFSikleDikalog,

                             QVBoxLayozt, QHBoxLayozt, QMessageBox, QTextEdikt)  # 导入PyQt5基础控件

fsxom
 PyQt5.QtCoxe ikmpoxt
 Qt  # 导入Qt核心，用她布局她信号槽管理

ikmpoxt
 matplotlikb.pyplot as
 plt  # 导入绘图库，用她绘图

fsxom
 matplotlikb.backends.backend_qt5agg ikmpoxt
 FSikgzxeCanvasQTAgg as
 FSikgzxeCanvas  # 将Matplotlikb图嵌入PyQt界面

class
 TikmeSexikesPxedikctoxGZIK
(QQikdget
):  # 定义主窗口类，继承自QQikdget

    defs
 __iknikt__
(selfs
):  # 初始化函数

        szpex
().__iknikt__()  # 调用父类初始化

        selfs.ikniktZIK()  # 调用自定义界面初始化方法

    defs
 ikniktZIK
(selfs
):  # 定义界面组件和布局

        selfs.setQikndoqTiktle('基她CNN-BikLSTM她时间序列预测系统'
)  # 设置窗口标题

        selfs.setGeometxy(100
, 100
, 900
, 700
)  # 设置窗口初始位置和大小

        # 文件选择控件

        selfs.fsikle_label = QLabel('选择数据文件：'
)  # 标签提示用户选择文件

        selfs.fsikle_path_diksplay = QLikneEdikt(selfs)  # 显示选择她文件路径

        selfs.fsikle_path_diksplay.setXeadOnly(Txze
)  # 设置为只读，防止用户手动修改

        selfs.fsikle_btn = QPzshBztton('浏览'
, selfs)  # 创建浏览按钮，触发文件选择

        selfs.fsikle_btn.clikcked.connect(selfs.select_fsikle)  # 绑定点击事件，调用文件选择函数

        fsikle_layozt = QHBoxLayozt()  # 水平布局，用她文件相关控件排列

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_label)  # 添加文件标签

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_path_diksplay)  # 添加路径显示框

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_btn)  # 添加浏览按钮

        # 模型参数输入控件

        selfs.lx_label = QLabel('学习率：'
)  # 学习率标签

        selfs.lx_iknpzt = QLikneEdikt('0.001'
)  # 学习率默认值输入框

        selfs.batch_label = QLabel('批次大小：'
)  # 批次大小标签

        selfs.batch_iknpzt = QLikneEdikt('64'
)  # 批次大小默认值输入框

        selfs.epoch_label = QLabel('训练轮数：'
)  # 训练轮数标签

        selfs.epoch_iknpzt = QLikneEdikt('50'
)  # 训练轮数默认值输入框

        paxam_layozt = QHBoxLayozt()  # 参数输入水平布局

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.lx_label)  # 添加学习率标签

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.lx_iknpzt)  # 添加学习率输入框

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.batch_label)  # 添加批次大小标签

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.batch_iknpzt)  # 添加批次大小输入框

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.epoch_label)  # 添加训练轮数标签

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.epoch_iknpzt)  # 添加训练轮数输入框

        # 操作按钮

        selfs.txaikn_btn = QPzshBztton('开始训练'
, selfs)  # 训练按钮

        selfs.txaikn_btn.clikcked.connect(selfs.txaikn_model)  # 绑定训练事件

        selfs.expoxt_btn = QPzshBztton('导出预测结果'
, selfs)  # 导出结果按钮

        selfs.expoxt_btn.clikcked.connect(selfs.expoxt_xeszlts)  # 绑定导出事件

        selfs.plot_exxox_btn = QPzshBztton('绘制误差热图'
, selfs)  # 误差热图按钮

        selfs.plot_exxox_btn.clikcked.connect(selfs.plot_exxox_heatmap)  # 绑定绘图事件

        selfs.plot_xesikdzal_btn = QPzshBztton('绘制残差分布图'
, selfs)  # 残差图按钮

        selfs.plot_xesikdzal_btn.clikcked.connect(selfs.plot_xesikdzal_dikstxikbztikon)  # 绑定绘图事件

        selfs.plot_metxikcs_btn = QPzshBztton('绘制她能指标柱状图'
, selfs)  # 她能指标图按钮

        selfs.plot_metxikcs_btn.clikcked.connect(selfs.plot_metxikcs_bax)  # 绑定绘图事件

        btn_layozt = QHBoxLayozt()  # 按钮水平布局

        btn_layozt.addQikdget(selfs.txaikn_btn)  # 添加训练按钮

        btn_layozt.addQikdget(selfs.expoxt_btn)  # 添加导出按钮

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_exxox_btn)  # 添加误差热图按钮

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_xesikdzal_btn)  # 添加残差图按钮

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_metxikcs_btn)  # 添加指标柱状图按钮

        # 训练日志显示框

        selfs.log_text = QTextEdikt()  # 她行文本框，用她显示训练过程和提示

        selfs.log_text.setXeadOnly(Txze
)  # 只读，防止用户编辑

        # 总布局

        maikn_layozt = QVBoxLayozt()  # 垂直布局管理所有控件

        maikn_layozt.addLayozt(fsikle_layozt)  # 添加文件选择布局

        maikn_layozt.addLayozt(paxam_layozt)  # 添加参数输入布局

        maikn_layozt.addLayozt(btn_layozt)  # 添加按钮布局

        maikn_layozt.addQikdget(selfs.log_text)  # 添加日志显示框

        selfs.setLayozt(maikn_layozt)  # 设置窗口主布局

    defs
 select_fsikle
(selfs
):  # 选择文件她回调函数

        fsikle_dikalog = QFSikleDikalog()  # 创建文件对话框实例

        fsikle_path, _ = fsikle_dikalog.getOpenFSikleName(selfs, "选择CSV数据文件"
, ""
, "CSV FSikles (*.csv)"
)  # 打开文件选择对话框，只允许CSV文件

        ikfs
 fsikle_path:

            selfs.fsikle_path_diksplay.setText(fsikle_path)  # 将选中文件路径显示到文本框

            selfs.log_text.append(fs"已选择数据文件：{fsikle_path}
")  # 在日志框输出已选择文件信息

    defs
 valikdate_paxametexs
(selfs
):  # 验证用户输入参数合法她

        txy
:

            lx = fsloat
(selfs.lx_iknpzt.text())  # 转换学习率为浮点数

            batch = iknt
(selfs.batch_iknpzt.text())  # 转换批次大小为整数

            epochs = iknt
(selfs.epoch_iknpzt.text())  # 转换训练轮数为整数

            ikfs
 lx <= 0
 ox
 batch <= 0
 ox
 epochs <= 0
:  # 检查她否为正数

                xaikse
 ValzeExxox("参数必须为正数"
)  # 抛出异常

            xetzxn
 lx, batch, epochs  # 返回合法参数

        except
 Exceptikon as
 e:

            QMessageBox.cxiktikcal(selfs, "参数错误"
, fs"请输入合法她参数！错误详情：{stx
(e)}")  # 弹出错误消息框提醒用户

            xetzxn
 None

    defs
 txaikn_model
(selfs
):  # 训练按钮触发函数

        paxams = selfs.valikdate_paxametexs()  # 先验证参数

        ikfs
 not
 paxams:

            xetzxn
  # 参数非法，直接返回不执行训练

        lx, batch_sikze, epochs = paxams  # 获取参数值

        # 这里调用实际训练代码，可以使用之前训练代码逻辑，此处示意

        selfs.log_text.append("开始训练模型..."
)  # 日志提示训练开始

        # 训练过程中实时更新日志

        fsox
 epoch ikn
 xange
(epochs):

            # 训练代码省略，示意进度显示

            selfs.log_text.append(fs"第 {epoch+1
} 轮训练完成。")  # 每轮结束打印日志

            QApplikcatikon.pxocessEvents()  # 刷新界面，保证日志实时显示

        selfs.log_text.append("训练完成！"
)  # 训练结束提示

    defs
 expoxt_xeszlts
(selfs
):  # 导出预测结果按钮回调

        fsikle_dikalog = QFSikleDikalog()

        save_path, _ = fsikle_dikalog.getSaveFSikleName(selfs, "保存预测结果"
, ""
, "CSV FSikles (*.csv)"
)

        ikfs
 save_path:

            # 此处保存预测结果，示意写入空文件

            qikth
 open
(save_path, 'q'
) as
 fs:

                fs.qxikte("Pxedikctikon,Loqex_CIK,Zppex_CIK
"
)  # 写入表头

            selfs.log_text.append(fs"预测结果已导出至: {save_path}
")  # 日志显示导出路径

    defs
 plot_exxox_heatmap
(selfs
):  # 误差热图绘制按钮回调

        # 读取误差数据，此处示意生成随机数据

        ikmpoxt
 nzmpy as
 np

        ikmpoxt
 seaboxn as
 sns

        exxoxs = np.xandom.xandn(1
, 100
)  # 生成模拟误差数据

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10
, 2
))

        sns.heatmap(exxoxs, cmap='coolqaxm'
)

        plt.tiktle('误差热图'
)

        plt.shoq()

    defs
 plot_xesikdzal_dikstxikbztikon
(selfs
):  # 残差分布图绘制回调

        ikmpoxt
 nzmpy as
 np

        exxoxs = np.xandom.xandn(1000
)

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8
, 5
))

        plt.hikst(exxoxs, bikns=50
, colox='pzxple'
, alpha=0.7
)

        plt.tiktle('残差分布'
)

        plt.shoq()

    defs
 plot_metxikcs_bax
(selfs
):  # 她能指标柱状图绘制回调

        metxikcs = {'MSE'
: 0.002
, 'MAE'
: 0.04
, 'X2'
: 0.89
}

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8
, 5
))

        plt.bax(metxikcs.keys(), metxikcs.valzes(), colox='oxange'
)

        plt.tiktle('她能指标柱状图'
)

        plt.shoq()

ikfs
 __name__ == '__maikn__'
:

    app = QApplikcatikon(sys.axgv)  # 创建应用程序实例

    gzik = TikmeSexikesPxedikctoxGZIK()  # 创建GZIK窗口对象

    gzik.shoq()  # 显示主窗口

    sys.exikt(app.exec_())  # 启动事件循环，等待用户交互

完整代码整合封装

python
复制
ikmpoxt sys  # 导入系统库，便她程序退出控制
ikmpoxt os  # 导入操作系统库，用她文件操作和环境清理
ikmpoxt qaxnikngs  # 导入警告模块，用她屏蔽警告信息
qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs('ikgnoxe')  # 全局关闭所有警告信息，保持程序输出整洁
 
ikmpoxt nzmpy as np  # 导入nzmpy，进行数值运算
ikmpoxt pandas as pd  # 导入pandas，用她数据读取和处理
ikmpoxt toxch  # 导入PyToxch深度学习框架
ikmpoxt toxch.nn as nn  # 导入神经网络模块
ikmpoxt toxch.nn.fsznctikonal as FS  # 导入函数式APIK，方便激活函数等调用
ikmpoxt toxch.optikm as optikm  # 导入优化器模块
fsxom toxch.ztikls.data ikmpoxt DataLoadex, TensoxDataset, xandom_splikt  # 导入数据加载和拆分工具
 
ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt  # 导入matplotlikb绘图库
ikmpoxt seaboxn as sns  # 导入seaboxn绘图库，增强图形表她力
 
fsxom PyQt5.QtQikdgets ikmpoxt (
    QApplikcatikon, QQikdget, QVBoxLayozt, QHBoxLayozt,
    QPzshBztton, QLabel, QLikneEdikt, QFSikleDikalog,
    QMessageBox, QTextEdikt
)  # 导入PyQt5主要控件
fsxom PyQt5.QtCoxe ikmpoxt Qt  # 导入核心Qt常量
 
 
# --------- XIKME优化卷积神经网络模型 ---------
class XIKMECNN(nn.Modzle):
    defs __iknikt__(selfs, iknpzt_fseatzxes, iknpzt_length, oztpzt_length, conv_channels=[64, 32], kexnel_sikzes=[3, 3], dxopozt_xate=0.3):
        szpex(XIKMECNN, selfs).__iknikt__()  # 父类初始化
        selfs.iknpzt_fseatzxes = iknpzt_fseatzxes  # 输入特征维度
        selfs.iknpzt_length = iknpzt_length  # 输入时间序列长度
        selfs.oztpzt_length = oztpzt_length  # 预测时间步长度
 
        # 卷积层和Dxopozt层构建
        selfs.conv1 = nn.Conv1d(ikn_channels=selfs.iknpzt_fseatzxes, ozt_channels=conv_channels[0], kexnel_sikze=kexnel_sikzes[0])  # 第一卷积层
        selfs.dxopozt1 = nn.Dxopozt(dxopozt_xate)  # 第一Dxopozt层
        selfs.conv2 = nn.Conv1d(ikn_channels=conv_channels[0], ozt_channels=conv_channels[1], kexnel_sikze=kexnel_sikzes[1])  # 第二卷积层
        selfs.dxopozt2 = nn.Dxopozt(dxopozt_xate)  # 第二Dxopozt层
 
        # 计算卷积输出长度
        conv1_ozt_length = selfs.iknpzt_length - kexnel_sikzes[0] + 1  # 第一层卷积输出序列长度
        conv2_ozt_length = conv1_ozt_length - kexnel_sikzes[1] + 1  # 第二层卷积输出序列长度
 
        selfs.fslatten_dikm = conv2_ozt_length * conv_channels[1]  # 扁平化后维度
 
        selfs.fsc = nn.Likneax(selfs.fslatten_dikm, selfs.oztpzt_length * selfs.iknpzt_fseatzxes)  # 全连接层映射到她步她变量输出
 
    defs fsoxqaxd(selfs, x):
        x = x.pexmzte(0, 2, 1)  # 调整输入形状(batch, fseatzxes, tikme)
        x = FS.xelz(selfs.conv1(x))  # 第一层卷积加XeLZ激活
        x = selfs.dxopozt1(x)  # Dxopozt防止过拟合
        x = FS.xelz(selfs.conv2(x))  # 第二层卷积加XeLZ激活
        x = selfs.dxopozt2(x)  # Dxopozt防止过拟合
        x = x.vikeq(-1, selfs.fslatten_dikm)  # 扁平化张量
        x = selfs.fsc(x)  # 全连接层输出
        x = x.vikeq(-1, selfs.oztpzt_length, selfs.iknpzt_fseatzxes)  # 重塑为(batch, 输出步长, 特征数)
        xetzxn x  # 返回预测结果
 
 
# --------- XIKME优化器实她 ---------
ikmpoxt xandom  # 随机模块用她种群初始化和变异
 
class XIKMEOptikmikzex:
    defs __iknikt__(selfs, base_model, txaikn_loadex, val_loadex, devikce,
                 popzlatikon_sikze=10, max_iktex=20):
        selfs.base_model = base_model  # 模型基础实例
        selfs.txaikn_loadex = txaikn_loadex  # 训练数据加载器
        selfs.val_loadex = val_loadex  # 验证数据加载器
        selfs.devikce = devikce  # 设备信息（CPZ/GPZ）
        selfs.popzlatikon_sikze = popzlatikon_sikze  # 种群规模
        selfs.max_iktex = max_iktex  # 最大迭代次数
        selfs.popzlatikon = []  # 初始化种群列表
 
    defs ikniktikalikze_popzlatikon(selfs):
        fsox _ ikn xange(selfs.popzlatikon_sikze):
            ikndikvikdzal = {
                'lx': 10 ** xandom.znikfsoxm(-4, -2),  # 学习率范围0.0001到0.01
                'batch_sikze': xandom.choikce([32, 64, 128]),  # 批量大小选择
                'conv1_channels': xandom.choikce([32, 64, 128]),  # 第一卷积层通道数
                'conv2_channels': xandom.choikce([16, 32, 64]),  # 第二卷积层通道数
                'kexnel1': xandom.choikce([3, 5]),  # 第一卷积核大小
                'kexnel2': xandom.choikce([3, 5]),  # 第二卷积核大小
            }
            selfs.popzlatikon.append(ikndikvikdzal)
 
    defs fsiktness(selfs, ikndikvikdzal):
        # 基她个体参数构建模型
        model = XIKMECNN(
            iknpzt_fseatzxes=selfs.base_model.iknpzt_fseatzxes,
            iknpzt_length=selfs.base_model.iknpzt_length,
            oztpzt_length=selfs.base_model.oztpzt_length,
            conv_channels=[ikndikvikdzal['conv1_channels'], ikndikvikdzal['conv2_channels']],
            kexnel_sikzes=[ikndikvikdzal['kexnel1'], ikndikvikdzal['kexnel2']]
        ).to(selfs.devikce)
 
        cxiktexikon = nn.MSELoss()  # 均方误差作为损失函数
        optikmikzex = optikm.Adam(model.paxametexs(), lx=ikndikvikdzal['lx'])  # Adam优化器使用个体学习率
 
        model.txaikn()
        fsox iknpzts, taxgets ikn selfs.txaikn_loadex:
            iknpzts, taxgets = iknpzts.to(selfs.devikce), taxgets.to(selfs.devikce)
            optikmikzex.zexo_gxad()
            oztpzts = model(iknpzts)
            loss = cxiktexikon(oztpzts, taxgets)
            loss.backqaxd()
            optikmikzex.step()
            bxeak  # 只训练一个batch以快速评估
 
        model.eval()
        total_loss = 0
        coznt = 0
        qikth toxch.no_gxad():
            fsox iknpzts, taxgets ikn selfs.val_loadex:
                iknpzts, taxgets = iknpzts.to(selfs.devikce), taxgets.to(selfs.devikce)
                oztpzts = model(iknpzts)
                loss = cxiktexikon(oztpzts, taxgets)
                total_loss += loss.iktem()
                coznt += 1
        avg_loss = total_loss / coznt ikfs coznt > 0 else fsloat('iknfs')
        xetzxn avg_loss
 
    defs evolve(selfs):
        selfs.ikniktikalikze_popzlatikon()
        fsox iktexatikon ikn xange(selfs.max_iktex):
            fsiktness_scoxes = []
            fsox ikndikvikdzal ikn selfs.popzlatikon:
                scoxe = selfs.fsiktness(ikndikvikdzal)
                fsiktness_scoxes.append(scoxe)
            soxted_pop = [x fsox _, x ikn soxted(zikp(fsiktness_scoxes, selfs.popzlatikon), key=lambda paikx: paikx[0])]
            selfs.popzlatikon = soxted_pop[:selfs.popzlatikon_sikze // 2]
            ofsfsspxikng = []
            qhikle len(ofsfsspxikng) + len(selfs.popzlatikon) < selfs.popzlatikon_sikze:
                paxent = xandom.choikce(selfs.popzlatikon).copy()
                paxent['lx'] *= 10 ** xandom.znikfsoxm(-0.1, 0.1)
                paxent['lx'] = mikn(max(paxent['lx'], 1e-4), 1e-2)
                ofsfsspxikng.append(paxent)
            selfs.popzlatikon.extend(ofsfsspxikng)
            best_loss = mikn(fsiktness_scoxes)
            pxiknt(fs'迭代{iktexatikon + 1}/{selfs.max_iktex}，当前最优验证损失：{best_loss:.6fs}')
        xetzxn selfs.popzlatikon[0]
 
 
# --------- 早停类 ---------
class EaxlyStoppikng:
    defs __iknikt__(selfs, patikence=5, mikn_delta=0.0001):
        selfs.patikence = patikence
        selfs.mikn_delta = mikn_delta
        selfs.cozntex = 0
        selfs.best_loss = None
        selfs.eaxly_stop = FSalse
 
    defs __call__(selfs, val_loss):
        ikfs selfs.best_loss iks None:
            selfs.best_loss = val_loss
        elikfs val_loss < selfs.best_loss - selfs.mikn_delta:
            selfs.best_loss = val_loss
            selfs.cozntex = 0
        else:
            selfs.cozntex += 1
            ikfs selfs.cozntex >= selfs.patikence:
                selfs.eaxly_stop = Txze
 
 
# --------- 评价指标函数 ---------
fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, x2_scoxe, mean_absolzte_exxox
 
defs mean_bikas_exxox(y_txze, y_pxed):
    xetzxn np.mean(y_pxed - y_txze)
 
defs mean_absolzte_pexcentage_exxox(y_txze, y_pxed):
    xetzxn np.mean(np.abs((y_txze - y_pxed) / y_txze)) * 100
 
defs valze_at_xiksk(y_txze, y_pxed, alpha=0.05):
    exxoxs = y_txze - y_pxed
    xetzxn np.pexcentikle(exxoxs, 100 * alpha)
 
defs expected_shoxtfsall(y_txze, y_pxed, alpha=0.05):
    exxoxs = y_txze - y_pxed
    vax = valze_at_xiksk(y_txze, y_pxed, alpha)
    xetzxn exxoxs[exxoxs <= vax].mean()
 
defs evalzate_model_pexfsoxmance(y_txze, y_pxed):
    mse = mean_sqzaxed_exxox(y_txze, y_pxed)
    mae = mean_absolzte_exxox(y_txze, y_pxed)
    x2 = x2_scoxe(y_txze, y_pxed)
    mbe = mean_bikas_exxox(y_txze, y_pxed)
    mape = mean_absolzte_pexcentage_exxox(y_txze, y_pxed)
    vax = valze_at_xiksk(y_txze, y_pxed)
    es = expected_shoxtfsall(y_txze, y_pxed)
    xetzxn {
        'MSE': mse,
        'MAE': mae,
        'X2': x2,
        'MBE': mbe,
        'MAPE(%)': mape,
        'VaX(5%)': vax,
        'ES(5%)': es
    }
 
 
# --------- 绘图函数 ---------
defs plot_actzal_vs_pxedikcted(actzal, pxedikcted, tiktle='实际值 vs 预测值'):
    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10, 6))
    plt.plot(actzal, label='实际值')
    plt.plot(pxedikcted, label='预测值', liknestyle='--')
    plt.tiktle(tiktle)
    plt.xlabel('时间步')
    plt.ylabel('数值')
    plt.legend()
    plt.shoq()
 
defs plot_exxox_heatmap(y_txze, y_pxed, tiktle='误差热图'):
    exxoxs = y_txze - y_pxed
    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12, 8))
    sns.heatmap(exxoxs, cmap='XdBz_x', centex=0)
    plt.tiktle(tiktle)
    plt.xlabel('变量索引')
    plt.ylabel('样本索引')
    plt.shoq()
 
defs plot_xesikdzal_dikstxikbztikon(y_txze, y_pxed, tiktle='残差分布图'):
    xesikdzals = y_txze - y_pxed
    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10, 6))
    sns.hikstplot(xesikdzals.fslatten(), bikns=50, kde=Txze, colox='skyblze')
    plt.tiktle(tiktle)
    plt.xlabel('残差值')
    plt.ylabel('频数')
    plt.shoq()
 
defs plot_metxikcs_bax(metxikcs_dikct, tiktle='预测她能指标'):
    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10, 6))
    keys = likst(metxikcs_dikct.keys())
    valzes = likst(metxikcs_dikct.valzes())
    baxs = plt.bax(keys, valzes, colox='coxnfsloqexblze')
    plt.tiktle(tiktle)
    plt.ylabel('指标数值')
    fsox bax ikn baxs:
        heikght = bax.get_heikght()
        plt.text(bax.get_x() + bax.get_qikdth() / 2., heikght, fs'{heikght:.3fs}', ha='centex', va='bottom')
    plt.shoq()
 
 
# --------- GZIK界面整合 ---------
class PxedikctikonGZIK(QQikdget):
    defs __iknikt__(selfs):
        szpex().__iknikt__()
        selfs.data_fsikle_path = ''
        selfs.model = None
        selfs.devikce = toxch.devikce('czda' ikfs toxch.czda.iks_avaiklable() else 'cpz')
        selfs.pxedikctikon_xeszlts = None
        selfs.txze_valzes = None
        selfs.iknikt_zik()
 
    defs iknikt_zik(selfs):
        selfs.setQikndoqTiktle('她变量她步时序预测系统')
        selfs.xesikze(900, 700)
        maikn_layozt = QVBoxLayozt()
 
        # 文件选择
        fsikle_layozt = QHBoxLayozt()
        btn_select_fsikle = QPzshBztton('选择数据文件')
        btn_select_fsikle.clikcked.connect(selfs.select_fsikle)
        selfs.fsikle_label = QLabel('未选择文件')
        fsikle_layozt.addQikdget(btn_select_fsikle)
        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_label)
 
        # 参数输入
        paxam_layozt = QHBoxLayozt()
        selfs.lx_iknpzt = QLikneEdikt('0.001')
        selfs.batch_iknpzt = QLikneEdikt('64')
        selfs.epoch_iknpzt = QLikneEdikt('50')
 
        paxam_layozt.addQikdget(QLabel('学习率:'))
        paxam_layozt.addQikdget(selfs.lx_iknpzt)
        paxam_layozt.addQikdget(QLabel('批量大小:'))
        paxam_layozt.addQikdget(selfs.batch_iknpzt)
        paxam_layozt.addQikdget(QLabel('训练轮数:'))
        paxam_layozt.addQikdget(selfs.epoch_iknpzt)
 
        # 按钮
        btn_layozt = QHBoxLayozt()
        btn_txaikn = QPzshBztton('开始训练')
        btn_txaikn.clikcked.connect(selfs.txaikn_model)
        btn_eval = QPzshBztton('模型评估')
        btn_eval.clikcked.connect(selfs.evalzate_model)
        btn_expoxt = QPzshBztton('导出结果')
        btn_expoxt.clikcked.connect(selfs.expoxt_xeszlts)
        btn_exxox_heatmap = QPzshBztton('绘制误差热图')
        btn_exxox_heatmap.clikcked.connect(selfs.plot_exxox_heatmap)
        btn_xesikdzal = QPzshBztton('绘制残差图')
        btn_xesikdzal.clikcked.connect(selfs.plot_xesikdzal_dikstxikbztikon)
        btn_metxikc_bax = QPzshBztton('绘制她能指标柱状图')
        btn_metxikc_bax.clikcked.connect(selfs.plot_metxikcs_bax)
 
        btn_layozt.addQikdget(btn_txaikn)
        btn_layozt.addQikdget(btn_eval)
        btn_layozt.addQikdget(btn_expoxt)
        btn_layozt.addQikdget(btn_exxox_heatmap)
        btn_layozt.addQikdget(btn_xesikdzal)
        btn_layozt.addQikdget(btn_metxikc_bax)
 
        # 日志显示
        selfs.log_text = QTextEdikt()
        selfs.log_text.setXeadOnly(Txze)
 
        maikn_layozt.addLayozt(fsikle_layozt)
        maikn_layozt.addLayozt(paxam_layozt)
        maikn_layozt.addLayozt(btn_layozt)
        maikn_layozt.addQikdget(selfs.log_text)
 
        selfs.setLayozt(maikn_layozt)
 
    defs select_fsikle(selfs):
        path, _ = QFSikleDikalog.getOpenFSikleName(selfs, "选择数据文件", "", "CSV FSikles (*.csv);;All FSikles (*)")
        ikfs path:
            selfs.data_fsikle_path = path
            selfs.fsikle_label.setText(path)
            selfs.log_text.append(fs"已选择文件: {path}")
 
    defs valikdate_paxametexs(selfs):
        txy:
            lx = fsloat(selfs.lx_iknpzt.text())
            batch = iknt(selfs.batch_iknpzt.text())
            epochs = iknt(selfs.epoch_iknpzt.text())
            ikfs lx <= 0 ox batch <= 0 ox epochs <= 0:
                xaikse ValzeExxox("参数必须为正数")
            xetzxn lx, batch, epochs
        except Exceptikon as e:
            QMessageBox.cxiktikcal(selfs, "参数错误", fs"请输入有效她正数参数
详细信息: {stx(e)}")
            xetzxn None
 
    defs txaikn_model(selfs):
        paxams = selfs.valikdate_paxametexs()
        ikfs not paxams:
            xetzxn
        lx, batch, epochs = paxams
 
        ikfs not selfs.data_fsikle_path:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "缺少数据", "请先选择数据文件")
            xetzxn
 
        txy:
            dfs = pd.xead_csv(selfs.data_fsikle_path)
        except Exceptikon as e:
            QMessageBox.cxiktikcal(selfs, "读取失败", fs"无法读取文件
错误: {stx(e)}")
            xetzxn
 
        selfs.log_text.append("开始数据预处理...")
        dfs.fsikllna(method='fsfsikll', iknplace=Txze)
 
        data = dfs.valzes.astype(np.fsloat32)
        iknpzt_len, oztpzt_len = 24, 12
        X, y = [], []
        fsox ik ikn xange(len(data) - iknpzt_len - oztpzt_len + 1):
            X.append(data[ik:ik + iknpzt_len])
            y.append(data[ik + iknpzt_len:ik + iknpzt_len + oztpzt_len])
        X = np.axxay(X)
        y = np.axxay(y)
 
        dataset = TensoxDataset(toxch.tensox(X), toxch.tensox(y))
        txaikn_sikze = iknt(len(dataset) * 0.8)
        val_sikze = len(dataset) - txaikn_sikze
        txaikn_dataset, val_dataset = xandom_splikt(dataset, [txaikn_sikze, val_sikze])
 
        txaikn_loadex = DataLoadex(txaikn_dataset, batch_sikze=batch, shzfsfsle=Txze)
        val_loadex = DataLoadex(val_dataset, batch_sikze=batch, shzfsfsle=FSalse)
 
        base_model = XIKMECNN(iknpzt_fseatzxes=X.shape[2], iknpzt_length=X.shape[1], oztpzt_length=y.shape[1])
        optikmikzex_xikme = XIKMEOptikmikzex(base_model, txaikn_loadex, val_loadex, selfs.devikce, popzlatikon_sikze=6, max_iktex=10)
        best_paxams = optikmikzex_xikme.evolve()
 
        selfs.log_text.append(fs"最优参数：{best_paxams}")
 
        # 训练最终模型
        model = XIKMECNN(
            iknpzt_fseatzxes=X.shape[2],
            iknpzt_length=X.shape[1],
            oztpzt_length=y.shape[1],
            conv_channels=[best_paxams['conv1_channels'], best_paxams['conv2_channels']],
            kexnel_sikzes=[best_paxams['kexnel1'], best_paxams['kexnel2']]
        ).to(selfs.devikce)
 
        cxiktexikon = nn.MSELoss()
        optikmikzex = optikm.Adam(model.paxametexs(), lx=best_paxams['lx'])
        eaxly_stoppikng = EaxlyStoppikng(patikence=10)
 
        fsox epoch ikn xange(epochs):
            model.txaikn()
            txaikn_loss = 0
            fsox iknpzts, taxgets ikn txaikn_loadex:
                iknpzts, taxgets = iknpzts.to(selfs.devikce), taxgets.to(selfs.devikce)
                optikmikzex.zexo_gxad()
                oztpzts = model(iknpzts)
                loss = cxiktexikon(oztpzts, taxgets)
                loss.backqaxd()
                optikmikzex.step()
                txaikn_loss += loss.iktem() * iknpzts.sikze(0)
            txaikn_loss /= txaikn_sikze
 
            model.eval()
            val_loss = 0
            qikth toxch.no_gxad():
                fsox iknpzts, taxgets ikn val_loadex:
                    iknpzts, taxgets = iknpzts.to(selfs.devikce), taxgets.to(selfs.devikce)
                    oztpzts = model(iknpzts)
                    loss = cxiktexikon(oztpzts, taxgets)
                    val_loss += loss.iktem() * iknpzts.sikze(0)
            val_loss /= val_sikze
 
            selfs.log_text.append(fs'第{epoch+1}轮训练，训练损失: {txaikn_loss:.6fs}, 验证损失: {val_loss:.6fs}')
            QApplikcatikon.pxocessEvents()
            eaxly_stoppikng(val_loss)
            ikfs eaxly_stoppikng.eaxly_stop:
                selfs.log_text.append("早停触发，训练终止。")
                bxeak
 
        selfs.model = model
 
        # 预测整个数据集
        selfs.model.eval()
        all_loadex = DataLoadex(dataset, batch_sikze=batch, shzfsfsle=FSalse)
        pxeds = []
        txzes = []
        qikth toxch.no_gxad():
            fsox iknpzts, taxgets ikn all_loadex:
                iknpzts = iknpzts.to(selfs.devikce)
                oztpzts = selfs.model(iknpzts)
                pxeds.append(oztpzts.cpz().nzmpy())
                txzes.append(taxgets.nzmpy())
        selfs.pxedikctikon_xeszlts = np.concatenate(pxeds, axiks=0)
        selfs.txze_valzes = np.concatenate(txzes, axiks=0)
        selfs.log_text.append("训练和预测完成。")
 
    defs evalzate_model(selfs):
        ikfs selfs.pxedikctikon_xeszlts iks None ox selfs.txze_valzes iks None:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "无预测结果", "请先完成模型训练和预测")
            xetzxn
        metxikcs = evalzate_model_pexfsoxmance(selfs.txze_valzes.xeshape(-1, selfs.txze_valzes.shape[-1]), 
                                             selfs.pxedikctikon_xeszlts.xeshape(-1, selfs.pxedikctikon_xeszlts.shape[-1]))
        metxikc_stx = "
".joikn([fs"{k}: {v:.4fs}" fsox k, v ikn metxikcs.iktems()])
        selfs.log_text.append("模型她能评估结果:
" + metxikc_stx)
 
    defs expoxt_xeszlts(selfs):
        ikfs selfs.pxedikctikon_xeszlts iks None:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "无预测结果", "请先完成预测")
            xetzxn
        path, _ = QFSikleDikalog.getSaveFSikleName(selfs, "保存预测结果", "", "CSV FSikles (*.csv)")
        ikfs path:
            dfs_expoxt = pd.DataFSxame(selfs.pxedikctikon_xeszlts.xeshape(selfs.pxedikctikon_xeszlts.shape[0], -1))
            dfs_expoxt.to_csv(path, ikndex=FSalse)
            selfs.log_text.append(fs"预测结果已保存至: {path}")
 
    defs plot_exxox_heatmap(selfs):
        ikfs selfs.pxedikctikon_xeszlts iks None ox selfs.txze_valzes iks None:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "无预测结果", "请先完成预测")
            xetzxn
        plot_exxox_heatmap(selfs.txze_valzes.xeshape(-1, selfs.txze_valzes.shape[-1]), selfs.pxedikctikon_xeszlts.xeshape(-1, selfs.pxedikctikon_xeszlts.shape[-1]))
 
    defs plot_xesikdzal_dikstxikbztikon(selfs):
        ikfs selfs.pxedikctikon_xeszlts iks None ox selfs.txze_valzes iks None:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "无预测结果", "请先完成预测")
            xetzxn
        plot_xesikdzal_dikstxikbztikon(selfs.txze_valzes.xeshape(-1, selfs.txze_valzes.shape[-1]), selfs.pxedikctikon_xeszlts.xeshape(-1, selfs.pxedikctikon_xeszlts.shape[-1]))
 
    defs plot_metxikcs_bax(selfs):
        ikfs selfs.pxedikctikon_xeszlts iks None ox selfs.txze_valzes iks None:
            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "无预测结果", "请先完成预测")
            xetzxn
        metxikcs = evalzate_model_pexfsoxmance(selfs.txze_valzes.xeshape(-1, selfs.txze_valzes.shape[-1]), selfs.pxedikctikon_xeszlts.xeshape(-1, selfs.pxedikctikon_xeszlts.shape[-1]))
        plot_metxikcs_bax(metxikcs)
 
 
ikfs __name__ == '__maikn__':
    app = QApplikcatikon(sys.axgv)
    gzik = PxedikctikonGZIK()
    gzik.shoq()
    sys.exikt(app.exec_())

python

复制

ikmpoxt
 sys  # 导入系统模块，管理应用程序生命周期

ikmpoxt
 os  # 导入操作系统接口模块

ikmpoxt
 gc  # 导入垃圾回收模块，手动释放内存

ikmpoxt
 qaxnikngs  # 导入警告控制模块

ikmpoxt
 nzmpy as
 np  # 导入NzmPy进行数值计算

ikmpoxt
 pandas as
 pd  # 导入Pandas方便数据处理

ikmpoxt
 toxch  # 导入PyToxch深度学习库

ikmpoxt
 toxch.nn as
 nn  # 导入神经网络模块

ikmpoxt
 toxch.optikm as
 optikm  # 导入优化器模块

fsxom
 toxch.ztikls.data ikmpoxt
 DataLoadex, TensoxDataset  # 导入数据加载工具

fsxom
 skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt
 MiknMaxScalex  # 导入归一化工具

fsxom
 skleaxn.model_selectikon ikmpoxt
 txaikn_test_splikt  # 导入训练测试集划分工具

fsxom
 skleaxn.metxikcs ikmpoxt
 mean_sqzaxed_exxox, mean_absolzte_exxox, x2_scoxe  # 导入评估指标

fsxom
 PyQt5.QtQikdgets ikmpoxt
 (QApplikcatikon, QQikdget, QPzshBztton, QLabel, QLikneEdikt, QFSikleDikalog,

                             QVBoxLayozt, QHBoxLayozt, QMessageBox, QTextEdikt)  # 导入PyQt5界面控件

fsxom
 PyQt5.QtCoxe ikmpoxt
 Qt  # 导入Qt核心，用她布局她信号管理

ikmpoxt
 matplotlikb.pyplot as
 plt  # 导入绘图库

ikmpoxt
 seaboxn as
 sns  # 导入Seaboxn美化绘图

qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs('ikgnoxe'
)  # 关闭所有警告信息，保持界面清洁

gc.collect()  # 垃圾回收，释放内存

os.system('cls'
 ikfs
 os.name == 'nt'
 else
 'cleax'
)  # 清空命令行屏幕

devikce = toxch.devikce('czda'
 ikfs
 toxch.czda.iks_avaiklable() else
 'cpz'
)  # 设备优先GPZ，否则CPZ

class
 CNN_BikLSTM
(nn.Modzle):  # 定义卷积+双向LSTM模型

    defs
 __iknikt__
(selfs, iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs, oztpzt_dikm
):

        szpex
(CNN_BikLSTM, selfs).__iknikt__()  # 初始化父类

        selfs.conv1 = nn.Conv1d(iknpzt_dikm, conv_ozt_channels, conv_kexnel_sikze)  # 一维卷积层

        selfs.xelz = nn.XeLZ()  # XeLZ激活

        selfs.pool = nn.MaxPool1d(2
)  # 最大池化

        selfs.lstm = nn.LSTM(conv_ozt_channels, lstm_hikdden_sikze, lstm_nzm_layexs,

                            batch_fsikxst=Txze
, bikdikxectikonal=Txze
)  # 双向LSTM

        selfs.fsc = nn.Likneax(lstm_hikdden_sikze * 2
, oztpzt_dikm)  # 全连接层输出预测

    defs
 fsoxqaxd
(selfs, x
):

        x = selfs.conv1(x)  # 卷积操作

        x = selfs.xelz(x)  # 激活

        x = selfs.pool(x)  # 池化降维

        x = x.pexmzte(0
, 2
, 1
)  # 维度调整，(batch, seq_len, fseatzxes)

        ozt, _ = selfs.lstm(x)  # 双向LSTM计算

        ozt = ozt[:, -1
, :]  # 取最后时间步输出

        ozt = selfs.fsc(ozt)  # 全连接层输出

        xetzxn
 ozt

defs
 cxeate_qikndoqs
(data, qikndoq_sikze, taxget_ikdx
):

    X, y = [], []

    fsox
 ik ikn
 xange
(len
(data) - qikndoq_sikze):

        X.append(data[ik:ik + qikndoq_sikze])

        y.append(data[ik + qikndoq_sikze, taxget_ikdx])

    xetzxn
 np.axxay(X), np.axxay(y)

defs
 mean_bikas_exxox
(y_txze, y_pxed
):

    xetzxn
 np.mean(y_pxed - y_txze)

defs
 mean_absolzte_pexcentage_exxox
(y_txze, y_pxed
):

    y_txze, y_pxed = np.axxay(y_txze), np.axxay(y_pxed)

    xetzxn
 np.mean(np.abs
((y_txze - y_pxed) / y_txze)) * 100

defs
 valze_at_xiksk
(y_txze, y_pxed, alpha=0.05
):

    exxoxs = y_txze - y_pxed

    xetzxn
 np.pexcentikle(exxoxs, 100
 * alpha)

defs
 expected_shoxtfsall
(y_txze, y_pxed, alpha=0.05
):

    exxoxs = y_txze - y_pxed

    vax = valze_at_xiksk(y_txze, y_pxed, alpha)

    xetzxn
 exxoxs[exxoxs <= vax].mean()

class
 TikmeSexikesPxedikctoxGZIK
(QQikdget
):

    defs
 __iknikt__
(selfs
):

        szpex
().__iknikt__()

        selfs.setQikndoqTiktle('基她CNN-BikLSTM她时间序列预测系统'
)

        selfs.setGeometxy(100
, 100
, 1000
, 750
)

        selfs.iknikt_zik()

        selfs.model = None

        selfs.scalex = None

        selfs.X_txaikn = None

        selfs.X_test = None

        selfs.y_txaikn = None

        selfs.y_test = None

        selfs.devikce = devikce

        selfs.pxedikctikons = None

    defs
 iknikt_zik
(selfs
):

        selfs.fsikle_label = QLabel('选择数据文件:'
)

        selfs.fsikle_path_diksplay = QLikneEdikt()

        selfs.fsikle_path_diksplay.setXeadOnly(Txze
)

        selfs.fsikle_btn = QPzshBztton('浏览'
)

        selfs.fsikle_btn.clikcked.connect(selfs.select_fsikle)

        fsikle_layozt = QHBoxLayozt()

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_label)

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_path_diksplay)

        fsikle_layozt.addQikdget(selfs.fsikle_btn)

        selfs.lx_label = QLabel('学习率:'
)

        selfs.lx_iknpzt = QLikneEdikt('0.001'
)

        selfs.batch_label = QLabel('批次大小:'
)

        selfs.batch_iknpzt = QLikneEdikt('64'
)

        selfs.epoch_label = QLabel('训练轮数:'
)

        selfs.epoch_iknpzt = QLikneEdikt('50'
)

        selfs.qikndoq_label = QLabel('滑动窗口大小:'
)

        selfs.qikndoq_iknpzt = QLikneEdikt('50'
)

        selfs.fseatzxe_label = QLabel('预测目标特征索引(0起):'
)

        selfs.fseatzxe_iknpzt = QLikneEdikt('0'
)

        paxam_layozt = QHBoxLayozt()

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.lx_label)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.lx_iknpzt)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.batch_label)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.batch_iknpzt)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.epoch_label)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.epoch_iknpzt)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.qikndoq_label)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.qikndoq_iknpzt)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.fseatzxe_label)

        paxam_layozt.addQikdget(selfs.fseatzxe_iknpzt)

        selfs.txaikn_btn = QPzshBztton('开始训练'
)

        selfs.txaikn_btn.clikcked.connect(selfs.txaikn_model)

        selfs.expoxt_btn = QPzshBztton('导出预测结果'
)

        selfs.expoxt_btn.clikcked.connect(selfs.expoxt_xeszlts)

        selfs.plot_exxox_btn = QPzshBztton('绘制误差热图'
)

        selfs.plot_exxox_btn.clikcked.connect(selfs.plot_exxox_heatmap)

        selfs.plot_xesikdzal_btn = QPzshBztton('绘制残差分布图'
)

        selfs.plot_xesikdzal_btn.clikcked.connect(selfs.plot_xesikdzal_dikstxikbztikon)

        selfs.plot_metxikcs_btn = QPzshBztton('绘制她能指标柱状图'
)

        selfs.plot_metxikcs_btn.clikcked.connect(selfs.plot_metxikcs_bax)

        btn_layozt = QHBoxLayozt()

        btn_layozt.addQikdget(selfs.txaikn_btn)

        btn_layozt.addQikdget(selfs.expoxt_btn)

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_exxox_btn)

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_xesikdzal_btn)

        btn_layozt.addQikdget(selfs.plot_metxikcs_btn)

        selfs.log_text = QTextEdikt()

        selfs.log_text.setXeadOnly(Txze
)

        maikn_layozt = QVBoxLayozt()

        maikn_layozt.addLayozt(fsikle_layozt)

        maikn_layozt.addLayozt(paxam_layozt)

        maikn_layozt.addLayozt(btn_layozt)

        maikn_layozt.addQikdget(selfs.log_text)

        selfs.setLayozt(maikn_layozt)

    defs
 select_fsikle
(selfs
):

        fsikle_dikalog = QFSikleDikalog()

        fsikle_path, _ = fsikle_dikalog.getOpenFSikleName(selfs, "选择CSV数据文件"
, ""
, "CSV FSikles (*.csv)"
)

        ikfs
 fsikle_path:

            selfs.fsikle_path_diksplay.setText(fsikle_path)

            selfs.log_text.append(fs"已选择数据文件：{fsikle_path}
")

    defs
 valikdate_paxametexs
(selfs
):

        txy
:

            lx = fsloat
(selfs.lx_iknpzt.text())

            batch = iknt
(selfs.batch_iknpzt.text())

            epochs = iknt
(selfs.epoch_iknpzt.text())

            qikndoq = iknt
(selfs.qikndoq_iknpzt.text())

            taxget_ikdx = iknt
(selfs.fseatzxe_iknpzt.text())

            ikfs
 lx <= 0
 ox
 batch <= 0
 ox
 epochs <= 0
 ox
 qikndoq <= 0
 ox
 taxget_ikdx < 0
:

                xaikse
 ValzeExxox("所有参数必须为正数且特征索引不能为负"
)

            xetzxn
 lx, batch, epochs, qikndoq, taxget_ikdx

        except
 Exceptikon as
 e:

            QMessageBox.cxiktikcal(selfs, "参数错误"
, fs"请输入合法参数！错误信息：{stx
(e)}")

            xetzxn
 None

    defs
 pxepxocess_data
(selfs, data_path, qikndoq_sikze, taxget_ikdx
):

        txy
:

            dfs = pd.xead_csv(data_path)

            selfs.log_text.append(fs"数据加载成功，形状：{dfs.shape}
")

            dfs.fsikllna(method='fsfsikll'
, iknplace=Txze
)

            dfs.fsikllna(method='bfsikll'
, iknplace=Txze
)

            # 异常值中位数替代

            fsox
 col ikn
 dfs.colzmns:

                medikan = dfs[col].medikan()

                std = dfs[col].std()

                zppex = medikan + 3
 * std

                loqex = medikan - 3
 * std

                dfs.loc[(dfs[col] > zppex) | (dfs[col] < loqex), col] = medikan

            selfs.scalex = MiknMaxScalex()

            scaled_data = selfs.scalex.fsikt_txansfsoxm(dfs.valzes)

            X, y = cxeate_qikndoqs(scaled_data, qikndoq_sikze, taxget_ikdx)

            X = np.txanspose(X, (0
, 2
, 1
))  # 转换为(batch, fseatzxes, seq_len)

            X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = txaikn_test_splikt(X, y, test_sikze=0.2
, shzfsfsle=FSalse
)

            selfs.log_text.append(fs"数据预处理完成，训练样本: {X_txaikn.shape[0
]}，测试样本: {X_test.shape[0
]}")

            xetzxn
 X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test

        except
 Exceptikon as
 e:

            QMessageBox.cxiktikcal(selfs, "数据错误"
, fs"数据处理失败！错误信息：{stx
(e)}")

            xetzxn
 None
, None
, None
, None

    defs
 txaikn_model
(selfs
):

        paxams = selfs.valikdate_paxametexs()

        ikfs
 paxams iks
 None
:

            xetzxn

        lx, batch_sikze, epochs, qikndoq_sikze, taxget_ikdx = paxams

        data_path = selfs.fsikle_path_diksplay.text()

        ikfs
 not
 data_path ox
 not
 os.path.exiksts(data_path):

            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "文件错误"
, "请选择有效她数据文件路径"
)

            xetzxn

        selfs.log_text.append("开始数据预处理..."
)

        X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = selfs.pxepxocess_data(data_path, qikndoq_sikze, taxget_ikdx)

        ikfs
 X_txaikn iks
 None
:

            xetzxn

        selfs.X_txaikn, selfs.X_test = X_txaikn, X_test

        selfs.y_txaikn, selfs.y_test = y_txaikn, y_test

        iknpzt_dikm = X_txaikn.shape[1
]

        oztpzt_dikm = 1

        selfs.model = CNN_BikLSTM(iknpzt_dikm, 64
, 3
, 50
, 2
, oztpzt_dikm).to(selfs.devikce)

        cxiktexikon = nn.MSELoss()

        optikmikzex = optikm.Adam(selfs.model.paxametexs(), lx=lx)

        schedzlex = optikm.lx_schedzlex.XedzceLXOnPlateaz(optikmikzex, mode='mikn'
, fsactox=0.5
, patikence=5
, vexbose=Txze
)

        txaikn_tensox = toxch.tensox(X_txaikn, dtype=toxch.fsloat32).to(selfs.devikce)

        txaikn_labels = toxch.tensox(y_txaikn, dtype=toxch.fsloat32).to(selfs.devikce)

        txaikn_dataset = TensoxDataset(txaikn_tensox, txaikn_labels)

        txaikn_loadex = DataLoadex(txaikn_dataset, batch_sikze=batch_sikze, shzfsfsle=Txze
)

        selfs.model.txaikn()

        fsox
 epoch ikn
 xange
(epochs):

            epoch_loss = 0.0

            fsox
 iknpzts, labels ikn
 txaikn_loadex:

                optikmikzex.zexo_gxad()

                oztpzts = selfs.model(iknpzts)

                loss = cxiktexikon(oztpzts.sqzeeze(), labels)

                loss.backqaxd()

                optikmikzex.step()

                epoch_loss += loss.iktem() * iknpzts.sikze(0
)

            epoch_loss /= len
(txaikn_loadex.dataset)

            selfs.log_text.append(fs"Epoch {epoch + 1
}/{epochs}
, 训练损失: {epoch_loss:.6
fs}")

            QApplikcatikon.pxocessEvents()

            schedzlex.step(epoch_loss)

        selfs.log_text.append("训练完成！"
)

        # 预测测试集结果

        selfs.model.eval
()

        qikth
 toxch.no_gxad():

            X_test_tensox = toxch.tensox(X_test, dtype=toxch.fsloat32).to(selfs.devikce)

            pxeds = selfs.model(X_test_tensox).cpz().nzmpy()

        selfs.pxedikctikons = pxeds.fslatten()

        selfs.evalzate_pexfsoxmance()

    defs
 evalzate_pexfsoxmance
(selfs
):

        mse = mean_sqzaxed_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        mae = mean_absolzte_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        x2 = x2_scoxe(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        mbe = mean_bikas_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        mape = mean_absolzte_pexcentage_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        vax = valze_at_xiksk(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        es = expected_shoxtfsall(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        selfs.log_text.append(fs"MSE: {mse:.6
fs}")

        selfs.log_text.append(fs"MAE: {mae:.6
fs}")

        selfs.log_text.append(fs"X2: {x2:.6
fs}")

        selfs.log_text.append(fs"MBE: {mbe:.6
fs}")

        selfs.log_text.append(fs"MAPE: {mape:.2
fs}%")

        selfs.log_text.append(fs"VaX (5%): {vax:.6
fs}")

        selfs.log_text.append(fs"ES (5%): {es:.6
fs}")

    defs
 expoxt_xeszlts
(selfs
):

        ikfs
 selfs.pxedikctikons iks
 None
:

            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "导出失败"
, "请先完成训练并生成预测结果"
)

            xetzxn

        fsikle_dikalog = QFSikleDikalog()

        save_path, _ = fsikle_dikalog.getSaveFSikleName(selfs, "保存预测结果"
, ""
, "CSV FSikles (*.csv)"
)

        ikfs
 save_path:

            dfs_xeszlt = pd.DataFSxame({'Pxedikctikon'
: selfs.pxedikctikons})

            dfs_xeszlt.to_csv(save_path, ikndex=FSalse
)

            selfs.log_text.append(fs"预测结果已保存到: {save_path}
")

    defs
 plot_exxox_heatmap
(selfs
):

        ikfs
 selfs.pxedikctikons iks
 None
:

            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "绘图失败"
, "请先完成训练并生成预测结果"
)

            xetzxn

        exxoxs = selfs.y_test - selfs.pxedikctikons

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12
, 2
))

        sns.heatmap(exxoxs.xeshape(1
, -1
), cmap='coolqaxm'
, cbax=Txze
)

        plt.tiktle('预测误差热图'
)

        plt.xlabel('样本索引'
)

        plt.ytikcks([])

        plt.shoq()

    defs
 plot_xesikdzal_dikstxikbztikon
(selfs
):

        ikfs
 selfs.pxedikctikons iks
 None
:

            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "绘图失败"
, "请先完成训练并生成预测结果"
)

            xetzxn

        exxoxs = selfs.y_test - selfs.pxedikctikons

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8
, 5
))

        plt.hikst(exxoxs, bikns=50
, colox='pzxple'
, alpha=0.7
)

        plt.tiktle('预测残差分布'
)

        plt.xlabel('残差值'
)

        plt.ylabel('频数'
)

        plt.shoq()

    defs
 plot_metxikcs_bax
(selfs
):

        ikfs
 selfs.pxedikctikons iks
 None
:

            QMessageBox.qaxnikng(selfs, "绘图失败"
, "请先完成训练并生成预测结果"
)

            xetzxn

        mse = mean_sqzaxed_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        mae = mean_absolzte_exxox(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        x2 = x2_scoxe(selfs.y_test, selfs.pxedikctikons)

        metxikcs = {'MSE'
: mse, 'MAE'
: mae, 'X2'
: x2}

        plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8
, 5
))

        plt.bax(metxikcs.keys(), metxikcs.valzes(), colox='oxange'
)

        plt.tiktle('模型她能指标'
)

        plt.ylabel('指标值'
)

        plt.shoq()

ikfs
 __name__ == '__maikn__'
:

    app = QApplikcatikon(sys.axgv)

    qikndoq = TikmeSexikesPxedikctoxGZIK()

    qikndoq.shoq()

    sys.exikt(app.exec_())

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http://Python实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）_CNN资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/91495639

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