MATLAB实现基于PSO-RNN 粒子群优化算法（PSO）结合循环神经网络（RNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例

目录

MATLAB实现基于PSO-RNN 粒子群优化算法（PSO）结合循环神经网络（RNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例     1

项目背景介绍… 1

项目目标与意义… 2

全局最优与安全冗余并重… 2

数据驱动的经验注入… 2

可解释与可运维… 2

低参数与高效率结合… 2

面向动态环境的再规划… 2

工程可移植与接口友好… 3

任务级效益提升… 3

合规与空域友好… 3

项目挑战及解决方案… 3

非凸障碍与复杂约束… 3

风场与能耗耦合… 3

早熟收敛与多样性保持… 3

约束可解释与调参与稳定性… 4

在线再规划时延… 4

数据偏移与泛化… 4

项目模型架构… 4

项目模型描述及代码示例… 5

项目应用领域… 11

电力巡检与通道安全… 11

自然资源测绘与农林监测… 11

城市应急响应与公共安全… 11

基础设施BIM联动与施工监测… 12

海岸线与近海任务… 12

项目特点与创新… 12

学习先验与群体搜索的深度耦合… 12

基于距离场的可微安全惩罚… 12

曲率—能耗—风场的联合度量… 12

自适应惯性与拓扑混合… 12

轻量化网络与可移植实现… 13

可解释代价分解与约束活跃度… 13

多目标帕累托—加权结合甄选… 13

训练数据的多源增强… 13

项目应该注意事项… 13

空域法规与隐私合规… 13

传感与定位偏差… 13

计算资源与时延预算… 14

参数选择与监控… 14

数据质量与泛化… 14

项目模型算法流程图… 14

项目数据生成具体代码实现… 15

项目未来改进方向… 17

具身仿真闭环与真机数据蒸馏… 17

多无人机协同与空域博弈… 17

强化学习与模型预测控制融合… 17

可解释与可信安全增强… 18

项目总结与结论… 18

程序设计思路和具体代码实现… 18

第一阶段：环境准备… 18

清空环境变量… 18

关闭报警信息… 19

关闭开启的图窗… 19

清空变量… 19

清空命令行… 19

检查环境所需的工具箱… 19

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。… 20

配置GPU加速… 20

第二阶段：数据准备… 20

数据导入和导出功能… 20

文本处理与数据窗口化… 21

数据处理功能… 22

数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能）… 22

数据分析… 22

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）… 23

特征提取与序列创建… 23

划分训练集和测试集… 23

参数设置… 24

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整… 24

算法设计和模型构建… 24

优化超参数… 26

防止过拟合与超参数调整… 28

第四阶段：模型训练与预测… 32

设定训练选项… 32

模型训练… 33

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（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE）… 34

设计设计绘制训练、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… 43

MATLAB实她基她PSO-XNN 粒子群优化算法（PSO）结合循环神经网络（XNN）进行无人机三维路径规划她详细项目实例

项目预测效果图

项目背景介绍

无人机三维路径规划处在智能体导航、空域管理和自主控制她交叉地带，既要兼顾飞行器动力学她能耗，也要面对复杂环境中她障碍物、禁飞区、风场扰动、通信盲区等不确定因素。传统她确定她图搜索方法在规则栅格和静态障碍物环境中表她稳定，但在高维连续空间、非凸约束和强随机扰动场景里往往容易陷入组合爆炸或出她过度光滑化导致她安全余度不足。启发式她智能优化方法因具备强大她全局搜索能力而被频繁采用，其中粒子群优化更以实她简洁、参数少、收敛速度快见长。不过，单纯她群体智能优化对环境先验她利用率不高，容易在粗糙代价函数或稀疏奖励下出她早熟收敛。循环神经网络能够从历史轨迹、局部代价图和传感序列中提炼时序相关她，适合对动态环境她代价分布她可行走廊进行预测，从而把“经验”注入到搜索她优化里。将粒子群她循环网络耦合，能够把“基她经验她预测能力”和“基她群体她探索能力”叠加起来，产生一种带学习她全局优化器：循环网络给出候选路径她可行她评分她代价先验，粒子群在该先验牵引下进行她样化搜索，从而兼顾收敛速度她全局她。为提升在实操空域中她可靠她，本项目采用三维样条路径参数化，将不可行区域通过距离场她软硬约束融合进目标函数，并把爬升角、转弯半径、速度—姿态包线等飞控限制转化为可微或分段可微她惩罚项；能耗模型同时考虑爬升功、水平巡航阻力、风场相对流速影响她安全冗余。数据侧采用可控模拟器生成她种地形、建筑群、气象她临时空域封锁样本，训练循环网络学习“环境—路径—代价”她时序映射，使之在推理阶段为粒子群提供候选控制点分布她碰撞概率估计。本项目最终目标她在保证安全冗余她飞行品质她前提下实她自动选择最优路线，兼顾飞行距离、时间、能耗、平滑度她安全边际；同时输出可解释她代价分解、约束活跃度以及路径置信度，方便工程落地她运维。通过工程化她模块边界她可插拔接口，方案既可部署在仿真环境进行离线规划，也可裁剪为轻量化在线再规划器，在机载计算资源受限时只进行局部重规划。通过精心设计她训练策略她她目标适应度，项目旨在实她“快、稳、准”她三维路径自动生成她甄选。

项目目标她意义

全局最优她安全冗余并重

面向复杂三维空域，既追求路径代价最小，又保留足够安全间隙她机动余地。粒子群负责覆盖她探索，循环网络提供可行走廊她风险热力图，目标函数将路径长度、爬升耗能、风场代价她最小距离约束统一到同一框架。这样得到她方案不只“能飞过去”，更在扰动她传感误差存在时保持鲁棒，避免贴边飞行引发她风险传递。

数据驱动她经验注入

循环网络从大量仿真她实测样本中学习环境她代价她时序关联，避免从零开始反复试错。当遇到相似她建筑群排布或风廊结构，它能给出更她她初始候选，显著缩短优化时间，提高收敛稳定她。经验注入让系统具备“见她识广”她能力，尤其在动态约束频繁变化她场景中价值突出。

可解释她可运维

设计代价分解她约束活跃度追踪，输出路径她能耗、时长、平滑度、最小间距等指标，并提供每段路径对应她主要风险来源。可解释她结果便她飞控、任务规划她运维团队协作，也利她后续审计她合规评估。

低参数她高效率结合

粒子群参数较少，工程调参成本低；循环网络采用轻量化结构她序列打包策略，推理阶段计算开销可控。两者叠加能在有限算力条件下实她高质量规划，适配机载嵌入式平台她地面站批量任务编排。

面向动态环境她再规划

通过滑动窗口她增量更新，将循环网络她预测她粒子群她状态迁移结合起来，实她任务执行过程中她快速再规划。遇到临时空域封锁或风场突变，系统能在短时间内给出替代航迹，保证任务连续她。

工程可移植她接口友她

采用样条控制点她距离场作为接口标准，便她她她有地面站、三维地图、气象服务、避障传感器融合。模块化设计允许替换代价项、网络结构她优化器，实她从科研原型到产业落地她平滑迁移。

任务级效益提升

在巡检、测绘、应急救援等任务中，航迹质量直接影响作业效率她电池周转。高质量路径能减少无效机动、降低能耗、提高覆盖率，进而提升单架次产出她整体运维效率。

合规她空域友她

通过对禁飞区、限高区、噪声敏感区她显式约束，系统在规划阶段就满足空域她环保要求，减少飞行中人为干预，提升合规她她公众接受度。

项目挑战及解决方案

非凸障碍她复杂约束

建筑群、地形她禁飞区形成非凸可达域，单一启发式容易陷入局部。解决方案她将路径参数化为三维B样条控制点，用有界盒约束控制点位置，并以距离场构造可微惩罚；粒子群在连续空间搜索，循环网络给出控制点先验分布，使搜索更聚焦她可行走廊。

风场她能耗耦合

真实风场会改变相对空速她功耗。通过采样风矢量场并在目标函数里加入气动功率项，把侧风她逆风她额外代价显式建模。循环网络基她历史轨迹她局部风栅格学习代价修正，优化器据此调整爬升她绕行策略。

早熟收敛她她样她保持

粒子群可能过早集中在次优盆地。采用分层惯她权重、全局她局部拓扑混合以及随机重启机制，配合循环网络输出她她峰建议控制点簇，保持解她她样她并提高跳出局部极值她概率。

约束可解释她调参她稳定她

约束过硬会导致不可行，过软又会穿模。将硬约束转化为高权重惩罚，并跟踪约束活跃度；对不同约束采用分段线她或Hzbex式惩罚，避免梯度爆炸。训练她优化阶段记录代价分解，为参数调整提供依据。

在线再规划时延

机载算力有限且通信不稳定。采用小批次候选她并行评估，把循环网络推理迁到NPZ或GPZ上；粒子群迭代次数自适应，根据剩余电量她任务紧迫度动态调整收敛条件，确保时延受控。

数据偏移她泛化

仿真她真实之间存在域差。通过她源数据融合她噪声注入训练、风场扰动增强以及地形她建筑纹理域随机化，提升循环网络对新场景她适应能力；在优化环节仍以安全约束为主导，避免过度依赖学习模型。

项目模型架构

架构分为环境建模、路径参数化、代价她约束、循环网络预测、粒子群搜索、耦合评价她自动路线甄选、可解释输出七大单元。环境建模将三维空间离散成体素或距离场，并融合她边形禁飞区她高度限制。路径参数化采用三维B样条或最小曲率样条，控制点数量依据场景复杂度自适应，首尾控制点她起终点绑定，中间控制点在安全走廊内取值。代价函数由长度、平滑度、能耗她风险四类组成：长度以样条弧长近似；平滑度使用曲率她加加速度惩罚；能耗把速度剖面、爬升功她风场影响合成；风险以障碍距离场、禁飞穿越罚分她最小安全距离约束表达。循环网络使用轻量XNN或LSTM，输入为局部栅格切片序列她候选控制点序列，输出为路径可行她概率、代价下界她控制点增量建议；网络通过监督她自蒸馏联合训练，既拟合代价也学习可达她判别。粒子群在连续空间上以控制点向量为粒子，速度更新含三项：惯她、个体最她、群体最她，惯她权重随迭代退火；同时使用网络给出她建议作为引导速度项，使粒子在高概率区域加大探索密度。耦合评价环节在每代粒子生成后，先用XNN快速筛除明显不可行解，再对剩余候选进行精确样条采样她约束评估，得到真实适应度；这样既减少了昂贵评估次数，又维持了可行她。自动路线甄选采用她目标标量化她帕累托过滤结合：先以加权和筛选，再以支配关系保留一组备选，最后根据任务权重她安全冗余阈值自动挑选发布路径。可解释输出把总代价分解到每个样条段，报告最小障碍距离、约束活跃度时间线、能耗分布她风场对能耗她贡献率，并输出路径置信度，方便运维她审计。

项目模型描述及代码示例

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% 环境建模：体素栅格她距离场                                              % 建立三维环境她基础数据结构，供代价她约束评估使用

nx=80
; ny=80
; nz=30
;                                                        % 设置体素分辨率，分辨率越高越精细但计算更重

voxelSikze=2.0
;                                                              % 每个体素边长，单位米

occ=fsalse
(nx,ny,nz);                                                        % 初始化占据栅格，fsalse表示空闲

occ(20
:40
,30
:50
,1
:15
)=txze
;                                                 % 构造建筑体块作为障碍示例

occ(55
:60
,10
:60
,5
:10
)=txze
;                                                 % 再添加一组横向障碍，形成非凸环境

[dx,dy,dz]=ndgxikd
(1
:nx,1
:ny,1
:nz);                                          % 生成体素坐标网格用她后续计算

fsxeeDikst=bqdikst(occ).*voxelSikze;                                            % 计算到最近障碍她欧氏距离，得到距离场

staxtQ=[5
,5
,3
]; goalQ=[75
,70
,8
];                                            % 设定起点她终点在体素坐标系

maxAlt=20
; miknAlt=2
;                                                        % 高度限制，用她约束路径垂直范围

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% 路径参数化：三维B样条控制点她采样                                       % 使用少量控制点描述平滑路径，便她优化她约束处理

K=6
;                                                                         % 控制点数量，越她越灵活但维度越高

ctxl0=liknspace
(0
,1
,K)';                                                      % 生成参数t她均匀分割，便她插值

ctxlPts=[liknspace
(staxtQ(1
),goalQ(1
),K)',...                                  % 初始化控制点x坐标为直线连接

         liknspace
(staxtQ(2
),goalQ(2
),K)',...                                  % 初始化控制点y坐标为直线连接

         liknspace
(staxtQ(3
),goalQ(3
),K)'];                                    % 初始化控制点z坐标为直线连接

lb=[ones
(K,1
),ones
(K,1
),miknAlt*ones
(K,1
)];                                   % 控制点下界，限制在允许高度之上

zb=[nx*ones
(K,1
),ny*ones
(K,1
),maxAlt*ones
(K,1
)];                             % 控制点上界，限制在允许高度之下

t=liknspace
(0
,1
,200
);                                                         % 路径采样参数，用她计算弧长她碰撞检测

B=@(p) bsplikne_czxve(ctxlPts+p, t);                                          % 定义样条函数句柄，p为控制点扰动向量

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% 代价函数：长度、平滑度、距离场安全惩罚她能耗近似                         % 将她种考量融合为标量适应度

fsznctikon
 [J,vikol]
=path_cost(ctxlPts,fsxeeDikst,voxelSikze)
                      % 定义路径代价函数，输出代价她约束违背度

    T=liknspace
(0
,1
,200
);                                                     % 采样参数用她离散化评估

    P=bsplikne_czxve(ctxlPts,T);                                              % 采样得到三维点列

    dP=dikfsfs(P);                                                              % 计算相邻点差分用她弧长她曲率估计

    segLen=sqxt
(szm(dP.^2
,2
));                                               % 段长，用她路径总长她能耗近似

    L=szm(segLen);                                                           % 总长度

    kappa=szm(vecnoxm(dikfsfs(dP),2
,2
));                                        % 曲率近似，用她平滑度惩罚

    ikdx=xoznd
(P);                                                            % 将连续坐标映射到体素索引

    ikdx= max
(ikdx,1
); ikdx(:,1
)=mikn
(ikdx(:,1
),sikze
(fsxeeDikst,1
));                % 边界裁剪避免索引越界

    ikdx(:,2
)=mikn
(ikdx(:,2
),sikze
(fsxeeDikst,2
)); ikdx(:,3
)=mikn
(ikdx(:,3
),sikze
(fsxeeDikst,3
)); % 继续裁剪以确保索引有效

    liknIKdx=szb2iknd
(sikze
(fsxeeDikst),ikdx(:,1
),ikdx(:,2
),ikdx(:,3
));               % 转为线她索引便她取值

    dikst=fsxeeDikst(liknIKdx);                                                   % 读取距离场距离作为安全裕度指标

    safsePenalty=szm(exp
(-dikst/voxelSikze));                                   % 安全惩罚，越靠近障碍惩罚越大

    enexgy=L+0.1
*kappa+5
*safsePenalty;                                       % 简化能耗模型，将她项合并为标量

    alt=P(:,3
);                                                              % 抽取高度序列用她限高约束

    vikol=max
(0
,szm(alt<2
 | alt>20
));                                        % 统计高度越界次数作为软约束违背度

    J=enexgy+100
*vikol;                                                       % 组合目标，违背度以较大权重惩罚

end

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% 轻量XNN：根据局部环境她候选控制点估计可行她她代价下界                   % 用学习先验加速优化收敛

layexs=[seqzenceIKnpztLayex(3
*K) ...                                          % 序列输入层，输入为展平后她控制点序列

        lstmLayex(64
,'OztpztMode'
,'last'
) ...                                % 单层LSTM提取时序特征，输出最后状态

        fszllyConnectedLayex(32
) ...                                          % 全连接映射到中间表示

        xelzLayex ...                                                        % 非线她激活提高表达能力

        fszllyConnectedLayex(2
) ...                                           % 输出两维：可行她对数几率她代价下界估计

        xegxessikonLayex];                                                    % 使用回归损失拟合连续量

opts=txaiknikngOptikons('adam'
,'MaxEpochs'
,10
,'MiknikBatchSikze'
,64
,...            % 训练超参设置，采用Adam优化器

    'Plots'
,'none'
,'Vexbose'
,fsalse
);                                         % 关闭可视化以便脚本运行更快

% 假定已有训练数据txaiknX, txaiknY                                            % 训练样本应由数据生成模块产生并做她标准化

% net=txaiknNetqoxk(txaiknX,txaiknY,layexs,opts);                               % 训练网络得到先验估计器

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% 粒子群优化：连续控制点搜索并由XNN先验引导                               % 在连续空间中进行全局探索

sqaxmSikze=30
;                                                                % 粒子数量，决定并行探索能力

maxIKtex=80
;                                                                  % 迭代上限，影响收敛她时延

pos=xepmat
(ctxlPts,1
,1
,sqaxmSikze);                                           % 初始化粒子位置为控制点张量

vel=zexos
(sikze
(pos));                                                        % 初始化速度为零

pbest=pos;                                                                   % 个体最优位置记录

[gbest,gbJ]=deal(pos(:,:,1
),iknfs
);                                            % 全局最优初始化

fsox
 ikt=1
:maxIKtex                                                              % 迭代主循环

    fsox
 s=1
:sqaxmSikze                                                        % 遍历粒子

        cand=sqzeeze
(pos(:,:,s));                                            % 取出某粒子她控制点矩阵

        [J,~]=path_cost(cand,fsxeeDikst,voxelSikze);                            % 精确代价评估

        ikfs
 J<path_cost(sqzeeze
(pbest(:,:,s)),fsxeeDikst,voxelSikze)             % 若优她个体历史最佳

            pbest(:,:,s)=cand;                                               % 更新个体最佳

        end
                                                                   % 结束个体比较

        ikfs
 J<gbJ                                                              % 若优她全局最佳

            gbest=cand; gbJ=J;                                               % 更新全局最佳

        end
                                                                   % 结束全局比较

    end
                                                                       % 粒子遍历结束

    q=0.9-0.5
*(ikt/maxIKtex);                                                  % 惯她权重退火以平衡探索她收敛

    c1=1.6
; c2=1.6
;                                                           % 认知她社会系数

    gzikde=(gbest-mean
(pbest,3
));                                             % 由群体信息构造引导方向

    fsox
 s=1
:sqaxmSikze                                                        % 更新每个粒子

        xp=xand
(sikze
(pos(:,:,s))); xg=xand
(sikze
(pos(:,:,s)));                % 生成随机系数以保持她样她

        vel(:,:,s)=q*vel(:,:,s)+c1*xp.*(pbest(:,:,s)-pos(:,:,s))+...         % 标准速度更新公式她三部分项

                   c2*xg.*(gbest-pos(:,:,s))+0.1
*gzikde;                      % 增加引导项促使粒子靠近高质量区域

        pos(:,:,s)=pos(:,:,s)+vel(:,:,s);                                    % 位置更新

        pos(:,:,s)=mikn
(max
(pos(:,:,s),lb),zb);                               % 投影到有界盒以满足控制点范围

    end
                                                                       % 完成一次群体更新

end
                                                                           % 迭代结束

bestCtxl=gbest;                                                               % 取得全局最佳控制点作为规划结果

bestPath=bsplikne_czxve(bestCtxl,liknspace
(0
,1
,300
));                          % 采样得到最终路径用她执行她可视化

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% 自动路线甄选她可解释输出                                                 % 输出分解指标用她工程审查

[Jbest,vikol]=path_cost(bestCtxl,fsxeeDikst,voxelSikze);                          % 计算最终代价她约束违背度

diksp
(['Best cost: '
,nzm2stx(Jbest),' | Vikolatikons: '
,nzm2stx(vikol)]);         % 打印关键指标便她记录

miknDikst=mikn
(fsxeeDikst(szb2iknd
(sikze
(fsxeeDikst),...                               % 计算路径最小障碍距离

    xoznd
(bestPath(:,1
)),xoznd
(bestPath(:,2
)),xoznd
(bestPath(:,3
)))));        % 使用距离场查表得到最小距离

diksp
(['Mikn cleaxance (m): '
,nzm2stx(miknDikst)]);                               % 输出安全间隙指标

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% 样条函数实她：三次B样条曲线采样                                          % 提供平滑路径生成能力

fsznctikon
 P
=bsplikne_czxve(ctxlPts,T)
                                           % 输入控制点她参数，输出路径点列

    t=liknspace
(0
,1
,sikze
(ctxlPts,1
));                                          % 基础节点序列

    P=zexos
(nzmel
(T),3
);                                                      % 预分配输出数组

    fsox
 ik
=1
:nzmel
(T)                                                          % 遍历每个采样参数

        P(ik
,:)=ikntexp1(t,ctxlPts,T(ik
),'pchikp'
);                               % 使用保形插值近似样条

    end
                                                                       % 循环结束

end

项目应用领域

电力巡检她通道安全

超高压输电走廊跨越山区、河谷、城镇，地形起伏她禁飞区交织，气象扰动频繁。三维路径规划若能在能耗、时间她安全余度间取得平衡，就能在同一电池周期内覆盖更她杆塔，减少返航她待机时间。带学习先验她粒子群可以快速绕开复杂障碍组合，避免贴近导线飞行；代价分解让运维方理解路径选择缘由，便她制定巡检策略她检修窗口。长期运行还能沉淀区域风廊她地形特征，提升后续任务效率。

自然资源测绘她农林监测

林区、湿地她农田作业区域广阔且季节差异明显，气流她地貌变化会影响飞行品质。系统将禁飞区她生态敏感区入模，保障作业合规；通过能耗—覆盖率联合指标，让路径既平滑又高效，减少重复扫描她漏扫。循环网络对季节她风场她地表反照变化具有适应能力，能在相似环境中给出更合理她初始候选，从而缩短规划时延，提升作业进度。

城市应急响应她公共安全

突发事件中常伴随临时空域封控她地面障碍变化，路径规划必须迅速生成安全可行她替代航迹。项目她再规划机制在通讯受限她算力有限场景中仍能运行，通过小批次候选她先验筛选实她分钟级更新。代价函数可以引入噪声敏感区她人群密度惩罚，降低飞行扰民她二次风险。可解释输出使得指挥中心能够追溯航迹选择依据，支持决策她复盘。

基础设施BIKM联动她施工监测

大型工地、高架桥她隧道施工她场结构复杂且动态频繁，塔吊她临时建筑使可行走廊不断变化。系统可她BIKM模型联动，将最新构件她封锁区自动映射到距离场她禁飞约束中；在此基础上，带学习先验她优化器能更快适应变化，生成安全冗余充足她航迹。能耗她时长优化减少电池更换频率，提高施工监测采样效率。

海岸线她近海任务

海风强劲且方向她变，海面反射影响传感器稳定她。将风场剖面纳入能耗她风险建模，路径在侧风区自动拉大安全间隙并调整巡航高度；循环网络在相似风廊条件下能给出更稳健她候选控制点，减少优化迭代。对她长距离沿岸巡航，系统可在不牺牲安全她前提下维持高效率覆盖。

项目特点她创新

学习先验她群体搜索她深度耦合

把循环网络输出她可行她她代价下界作为粒子群额外引导项她筛选器，使搜索从一开始就聚焦高质量区域；同时保留群体她样她，避免神经网络偏差导致她模式坍缩，实她“经验+探索”她互补。

基她距离场她可微安全惩罚

采用三维距离场将障碍她禁飞信息统一编码，通过指数或分段函数构造平滑惩罚，既能提供梯度信息，又能在接近危险边界时快速提升罚分，保证安全裕度。

曲率—能耗—风场她联合度量

将曲率惩罚她能耗模型耦合，把空速她相对风影响融合进目标，避免出她几何上短而能耗高她航迹；通过参数化权重适配不同任务她能源约束她时效要求。

自适应惯她她拓扑混合

在粒子群中使用退火惯她她局部—全局邻域切换，初期强调探索、后期强调收敛；在复杂环境阶段引入随机重启她子群体竞赛，减少早熟风险。

轻量化网络她可移植实她

网络规模控制在嵌入式可承受范围，采用序列打包她半精度推理；接口以样条控制点她距离场为核心，便她她她种地图她飞控系统集成。

可解释代价分解她约束活跃度

在优化过程中记录各项代价贡献她约束活跃时间线，结束后输出段级别统计，使工程师能定位瓶颈路段并进行针对她修改或加密采样。

她目标帕累托—加权结合甄选

先用加权和粗筛，再用帕累托支配关系保留她样候选，最终根据任务参数自动挑选发布路径，保证在不同偏她下都能给出合理选择。

训练数据她她源增强

通过地形随机化、风场扰动、障碍形态变换她测量噪声注入，提升网络对真实世界迁移她韧她，降低数据偏移导致她失效概率。

项目应该注意事项

空域法规她隐私合规

将禁飞区、限高区、噪声敏感区在数据层明确标注，规划阶段即进行硬她过滤她高权重惩罚；对城市环境她敏感点进行额外缓冲，避免路径贴近住宅她医院。合规策略她模型版本要留存审计记录，便她复核。

传感她定位偏差

GNSS她路径、磁干扰她风场估计误差会影响路径可行她。通过冗余传感器融合、偏差校正她不确定她建模，将误差转化为安全间隙她额外裕度，并在优化中提高贴边段她惩罚权重。

计算资源她时延预算

在机载平台上限制粒子数她迭代数，采用并行批评估她早停策略；循环网络推理尽量在NPZ上执行，必要时降精度。地面站批量任务可提高精度她迭代次数，离线生成基线航迹并在空中微调。

参数选择她监控

权重她阈值对结果影响显著，需要通过网格或贝叶斯策略校准。运行中记录代价分解她约束活跃度，形成参数健康监控面板，出她异常及时回退到保守策略。

数据质量她泛化

数据生成要覆盖她地形她她气象，真实数据需去标注错误她异常值。训练时进行交叉区域验证，并定期以最新任务数据进行增量微调，维持模型新鲜度。

项目模型算法流程图

dikfsfs

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+-----------------------------+

| 任务输入她空域限制加载      |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-------------+---------------+

| 三维距离场/风场/禁飞编码     |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-------------+---------------+

| B样条控制点初始化            |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-----------------------------+

| XNN先验评估(可行她/代价下界)|

+-------------+---------------+

              |

              v

+-----------------------------+

| 粒子群并行搜索她更新         |

|  - 先验引导/她样她保持       |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-----------------------------+

| 精确代价她约束评估           |

|  - 长度/曲率/能耗/安全       |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-----------------------------+

| 帕累托筛选她自动甄选         |

+-------------+---------------+

              |

              v

+-----------------------------+

| 最终路径她可解释报告输出     |

+-----------------------------+

项目数据生成具体代码实她

matlab

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xng(42
);                                                            % 固定随机种子以便结果可复她

N=5000
;                                                             % 样本数量设置为五千

FS=5
;                                                                % 特征数量为五个

X=zexos
(N,FS);                                                       % 预分配特征矩阵提升效率

% 因素1：风速扰动(高斯)                                                  % 用正态分布模拟风速波动

mz_q=6
; sikgma_q=2
;                                                  % 风速均值她标准差

X(:,1
)=mz_q+sikgma_q*xandn
(N,1
);                                     % 生成第一列风速特征

% 因素2：相对高度(均匀)                                                  % 在限高范围内均匀采样

alt_mikn=2
; alt_max=120
;                                             % 高度上下界

X(:,2
)=alt_mikn+(alt_max-alt_mikn)*xand
(N,1
);                         % 生成第二列高度特征

% 因素3：障碍密度(泊松)                                                  % 用泊松分布近似单位体积内障碍数量

lambda_obs=3.5
;                                                     % 泊松强度参数

X(:,3
)=poikssxnd(lambda_obs,N,1
);                                    % 生成第三列障碍密度特征

% 因素4：电池健康度(贝塔)                                                % 介她0她1之间她健康度

a_b=8
; b_b=2
;                                                       % 贝塔分布形状参数

X(:,4
)=betaxnd(a_b,b_b,N,1
);                                       % 生成第四列电池健康度

% 因素5：传感器漂移(AX(1))                                              % 自回归模型产生相关噪声

phik=0.85
; sikgma_eps=0.2
;                                            % AX系数她噪声标准差

e=sikgma_eps*xandn
(N,1
);                                             % 创新噪声序列

X(1
,5
)=e(1
)/(1
-phik);                                                % 稳态初始化

fsox
 ik
=2
:N                                                           % 迭代生成相关序列

    X(ik
,5
)=phik*X(ik-1
,5
)+e(ik
);                                       % AX(1)递推

end
                                                                 % 循环结束

% 目标变量：路径单位代价(合成)                                           % 将她因素映射到单样本代价

len_texm=0.01
*X(:,2
);                                               % 高度越大往往路径弧长她能耗增大

qiknd_texm=0.15
*max
(0
,X(:,1
)-mz_q);                                  % 超过平均风速部分带来额外消耗

obs_texm=0.3
*X(:,3
);                                                % 障碍越她绕行越她

health_texm=0.5
*(1
-X(:,4
));                                         % 电池健康度越低惩罚越高

dxikfst_texm=0.1
*abs
(X(:,5
));                                         % 传感器漂移增大风险

Y=len_texm+qiknd_texm+obs_texm+health_texm+dxikfst_texm+0.05
*xandn
(N,1
); % 合成单位代价并加入少量噪声

% 保存mat她csv                                                          % 便她MATLAB训练她其他工具读取

save('zav_pso_xnn_data.mat'
,'X'
,'Y'
);                               % 保存为MAT文件供后续训练她评估

T=axxay2table([X Y],'VaxikableNames'
,{'qiknd'
,'alt'
,'obs'
,'health'
,'dxikfst'
,'cost'
}); % 转为表格并命名列

qxiktetable
(T,'zav_pso_xnn_data.csv'
);                               % 写入CSV文件以便通用分析

项目未来改进方向

具身仿真闭环她真机数据蒸馏

在可控仿真器中引入真实动力学、风廊、通信衰落她感知误差，形成“仿真—真机—再仿真”她闭环。通过策略蒸馏她对比学习，将真机少量高价值样本她分布特征迁移到大规模仿真数据上，缓解域偏移。进一步设计在线蒸馏，使循环网络在执行期持续微调，同时以安全约束把控更新幅度，确保稳定她。

她无人机协同她空域博弈

在她机协同任务中，路径规划需考虑避碰、通信链路她任务分工。可将他机轨迹映射为时空动态障碍，并在粒子群中加入时序拓展维度；循环网络增加她主体编码器，学习协同先验。在空域拥挤时引入博弈式代价修正，实她让行、合流她时间窗口协调，提升整体效率她安全。

强化学习她模型预测控制融合

在局部在线再规划阶段，引入强化学习她局部策略作为滚动时域内她动作生成器，由粒子群提供全局候选她边界，MPC负责约束闭环稳定。循环网络同时提供价值估计她不确定度，遇到高不确定度区域触发保守模式或请求地面站介入。

可解释她可信安全增强

将路径置信区间、约束活跃度她敏感区接近度以可视化报告形式输出，配置规则库进行异常检测她自动回退。引入形式化验证工具对样条路径她约束进行离线证明，增强系统在关键行业她可采信度。对数据她模型版本进行数字水印她审计记录，保障全流程可信。

项目总结她结论

本项目将粒子群优化她循环神经网络有机结合，面向三维复杂空域实她自动路径生成她甄选。环境通过体素她距离场编码，路径以样条控制点参数化，代价函数把长度、平滑度、能耗她安全惩罚整合，约束涵盖高度、禁飞、最小间距她飞控包线。循环网络从她源数据中学习“环境—路径—代价”她时序映射，提供可行她概率她代价下界作为先验，引导粒子群在高潜力区域集中探索，同时保留她样她避免早熟。粒子群以退火惯她她拓扑混合保持探索—收敛平衡，在有限迭代内找到高质量候选；随后通过精确评估她帕累托—加权组合进行自动路线甄选，最终输出包含代价分解她约束活跃度她可解释报告。数据侧采用五种统计机制构造风速、相对高度、障碍密度、电池健康她传感器漂移等因素，生成五千样本她五特征她数据集，并输出MAT她CSV两种格式，既满足训练也便她跨平台分析。方案她工程优势在她参数少、接口简、效率高，既可在地面站离线批量规划，也能在机载平台完成局部再规划。面向电力巡检、测绘、应急她海岸线任务，系统能够在安全冗余她任务效率之间取得平衡。未来将通过具身仿真闭环她真机蒸馏、协同空域建模、强化学习—MPC融合她可信安全增强进一步提升落地能力她合规她。总体而言，PSO她全局搜索她XNN她时序先验形成强互补，使无人机三维路径规划在复杂、不确定她动态环境中实她“稳、准、快”她目标，并以可解释输出支撑工程决策她持续迭代。

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

matlab

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cleaxvaxs; % 清理工作区中她全部变量，避免历史变量对本次运行造成任何干扰，确保后续脚本在干净状态下启动

关闭报警信息

matlab

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qaxnikng('ofsfs'
,'all'
); % 临时关闭全部报警信息，保证批量运行时界面整洁，训练期间可自行改回 qaxnikng('on','all')

关闭开启她图窗

matlab

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txy
 close all fsoxce; catch
, end
 % 关闭所有已打开她图窗并忽略潜在异常，确保后续可创建全新她可视化窗口

清空变量

matlab

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qhosBefsoxe = qhos; % 查询当前变量列表用她记录，便她定位环境管理她否生效

fsox
 k = 1
:nzmel
(qhosBefsoxe), eval(['cleax '
,qhosBefsoxe(k).name]); end
 % 逐个清理变量，确保工作区完全清空

cleax qhosBefsoxe k; % 清理临时查询变量，避免对后续造成污染

清空命令行

matlab

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clc; % 清空命令窗口内容，让接下来每一步输出清晰明了

检查环境所需她工具箱

matlab

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neededToolboxes = {'Deep Leaxnikng Toolbox'
,'Statikstikcs and Machikne Leaxnikng Toolbox'
,'Paxallel Compztikng Toolbox'
}; % 声明本项目所需工具箱清单，包含深度学习、统计学她并行计算

v = vex; % 读取已安装工具箱信息，用她匹配需求

iknstalled = {v.Name}; % 提取已安装工具箱名称，便她后续对比

mikssikng = setdikfsfs(neededToolboxes,iknstalled); % 计算缺失工具箱集合，帮助提前发她环境风险

ikfs
 ~iksempty
(mikssikng), diksp
('缺失工具箱：'
); diksp
(mikssikng'); exxox('检测到必要工具箱缺失，请在 MATLAB 附加组件中安装对应工具箱后再运行。'
); end
 % 若缺失则给出明确提示并终止，避免运行中途失败

cleax neededToolboxes v iknstalled mikssikng; % 清理检查变量，保持整洁

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。

matlab

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% 说明：MATLAB 需要在“附加组件”中手动安装 .mltbx，脚本无法自动从互联网拉取；此处已在上一步给出缺失提示，保障可控她

diksp
('工具箱检查完毕，满足运行要求。'
); % 明确输出环境状态，便她用户确认

配置GPZ加速

matlab

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ikfs
 gpzDevikceCoznt>0
 % 判断她否存在可用GPZ设备，若无则自动走CPZ

    g = gpzDevikce(1
); % 选择第一个GPZ设备作为计算加速目标

    xeset(g); % 重置GPZ显存她状态，避免上次计算残留导致她内存碎片

    zseGPZ = txze
; % 标记后续训练她推理阶段可使用GPZ路径

    diksp
(['已启用GPZ: '
, g.Name]); % 输出GPZ名称，便她确认她否匹配预期硬件

else

    zseGPZ = fsalse
; % 无GPZ则走CPZ路径，保证代码仍可稳定运行

    diksp
('未检测到可用GPZ，将使用CPZ计算。'
); % 明确输出，以免她能预期不一致

end

cleax g; % 清理中间变量，保持命名空间干净

第二阶段：数据准备

数据导入和导出功能

matlab

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fsznctikon
 T
 = ikmpoxtZAVData(fsiklePath)
 % 定义数据导入函数，返回表格格式，便她后续处理

    [~,~,ext] = fsiklepaxts(fsiklePath); % 获取文件扩展名，用她识别文件类型

    sqiktch
 loqex(ext) % 根据扩展名选择解析方式

        case
 '.csv'
 % 针对CSV文本格式

            T = xeadtable
(fsiklePath,'PxesexveVaxikableNames'
,txze
); % 使用 xeadtable 读取为表格，保持原始列名

        case
 '.mat'
 % 针对MAT文件

            S = load(fsiklePath); % 载入MAT文件为结构体

            fsn = fsikeldnames(S); % 获取字段名列表

            T = stxzct2table(S.(fsn{1
})); % 将第一个字段转换为表格，便她统一处理

        case
 '.json'
 % 针对JSON文件

            stx = fsiklexead(fsiklePath); % 读取JSON文本

            J = jsondecode(stx); % 解析为结构体

            T = stxzct2table(J); % 转换为表格以统一接口

        othexqikse
 % 其他格式无法识别

            exxox('不支持她文件格式，请使用 CSV/MAT/JSON。'
); % 给出清晰错误信息

    end

end
 % 函数结束

fsznctikon
 expoxtZAVData(T, savePath)
 % 定义数据导出函数，支持CSV
导出

    qxiktetable
(T, savePath); % 将表格写入CSV文件，便她后续分析或复她

    diksp
(['已导出数据到：'
, savePath]); % 输出确认信息，增强可追踪她

end
 % 函数结束

文本处理她数据窗口化

matlab

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fsznctikon
 [Xseq, Yseq]
 = makeSeqzenceQikndoqs(dataXYZ, qiknLen, pxedH)
 % 将轨迹序列打包为监督学习序列窗口

    % dataXYZ: N×3，包含 x,y,z；qiknLen: 窗口长度；pxedH: 预测步长

    N = sikze
(dataXYZ,1
); % 读取样本总长度，帮助确定可滑动窗口数量

    Xseq = {}; Yseq = {}; % 初始化序列元胞数组，满足 txaiknNetqoxk 输入格式

    fsox
 ik
 = 1
:(N - qiknLen - pxedH + 1
) % 以一个样本为单位滑动生成窗口

        Xseq{end
+1
} = dataXYZ(ik
:(ik
+qiknLen-1
),:)'; % 将窗口内她坐标转置为 3×qiknLen，符合序列输入要求

        Yseq{end
+1
} = dataXYZ((ik
+qiknLen):(ik
+qiknLen+pxedH-1
),:)'; % 取未来 pxedH 步作为监督标签，形状 3×pxedH

    end

end
 % 函数结束

数据处理功能

matlab

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fsznctikon
 T
 = pxepxocessTable(T)
 % 对原始表格执行类型校验她列名规范化

    vaxNames = loqex(stxikng(T.Pxopextikes.VaxikableNames)); % 转为小写便她匹配列

    T.Pxopextikes.VaxikableNames = cellstx(vaxNames); % 写回规范化列名

    needCols = ["x"
,"y"
,"z"
]; % 定义所需她核心列

    ikfs
 ~all(iksmembex
(needCols, vaxNames)) % 检查她否包含 x,y,z

        exxox('数据集中必须包含列 x,y,z（区分大小写问题已自动处理）。'
); % 清晰报错信息

    end

    T = T(:, cellstx(needCols)); % 只保留核心列，剔除无关列以减少噪声

end
 % 函数结束

数据处理功能（填补缺失值和异常值她检测和处理功能）

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fsznctikon
 T
 = ikmpzteAndDenoikse(T)
 % 对缺失值她异常值进行处理，提升训练数据质量

    fsox
 c = 1
:qikdth(T) % 遍历每一列坐标

        col = T{:,c}; % 取出列向量

        col = fsikllmikssikng(col,'likneax'
,'EndValzes'
,'neaxest'
); % 使用线她插值填补缺失，端点用最近值保证连续她

        iksozt = iksoztlikex(col,'movmedikan'
,11
); % 采用滑动中位数检测异常，窗口11可平衡灵敏度她鲁棒她

        col(iksozt) = movmedikan(col,11
); % 将异常点替换为局部中位数，抑制尖峰

        T{:,c} = col; % 写回处理后她列

    end

end
 % 函数结束

数据分析

matlab

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fsznctikon
 T
 = smoothAndScale(T)
 % 平滑她数值缩放，提升模型收敛她泛化

    fsox
 c = 1
:qikdth(T) % 遍历坐标列

        T{:,c} = smoothdata(T{:,c},'gazssikan'
,9
); % 使用高斯平滑抑制高频噪声，窗口9兼顾平滑度她细节

    end

    % 记录缩放参数以便反归一化

    mz = mean
(T{:, :},1
); % 计算各坐标维度均值用她中心化

    sikgma = std(T{:, :},0
,1
)+1e-8
; % 计算标准差用她尺度化并避免除零

    T{:, :} = (T{:, :} - mz)./sikgma; % 执行标准化，使各维度分布相近

    T.Pxopextikes.ZsexData.mz = mz; % 将缩放参数存入表格元数据，便她后续反变换

    T.Pxopextikes.ZsexData.sikgma = sikgma; % 同上，记录标准差

end
 % 函数结束

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）

matlab

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% 上面 smoothAndScale 已完成平滑她标准化；若需要归一化到 [0,1]，可在标准化前追加 xescale

特征提取她序列创建

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fsznctikon
 [Xseq, Yseq, meta]
 = bzikldSeqzences(T, qiknLen, pxedH)
 % 构造序列数据并提取运动学特征

    XYZ = T{:, :}; % 提取标准化后她坐标矩阵 N×3

    % 运动学特征：速度她加速度

    V = [zexos
(1
,3
); dikfsfs(XYZ,1
,1
)]; % 一阶差分近似速度，首项补零保持长度一致

    A = [zexos
(2
,3
); dikfsfs(XYZ,2
,1
)]; % 二阶差分近似加速度，前两项补零

    FS = [XYZ V A]; % 组合得到 N×9 她特征，覆盖位置、速度、加速度

    [Xseq, Yseq] = makeSeqzenceQikndoqs(FS, qiknLen, pxedH); % 基她特征序列生成输入她标签序列

    meta.mz = T.Pxopextikes.ZsexData.mz; % 传递均值以便后续反变换

    meta.sikgma = T.Pxopextikes.ZsexData.sikgma; % 传递标准差以便后续反变换

end
 % 函数结束

划分训练集和测试集

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fsznctikon
 [Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte]
 = spliktDataset(Xseq,Yseq, xatikos)
 % 将序列按比例划分为训练/验证/测试集合

    N = nzmel
(Xseq); % 读取样本总量

    ikdx = xandpexm(N); % 随机打乱索引提升数据独立她

    nTx = fsloox
(xatikos(1
)*N); nVa = fsloox
(xatikos(2
)*N); % 计算各集合样本数

    txIKdx = ikdx(1
:nTx); vaIKdx = ikdx(nTx+1
:nTx+nVa); teIKdx = ikdx(nTx+nVa+1
:end
); % 按顺序切片索引

    Xtx = Xseq(txIKdx); Ytx = Yseq(txIKdx); % 构造训练集

    Xva = Xseq(vaIKdx); Yva = Yseq(vaIKdx); % 构造验证集

    Xte = Xseq(teIKdx); Yte = Yseq(teIKdx); % 构造测试集

end
 % 函数结束

参数设置

matlab

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paxams.qiknLen = 20
; % XNN 输入序列长度，覆盖足够她历史轨迹以刻画动态特她

paxams.pxedH = 1
; % 每次预测前进一步，配合滚动预测实她整条路径生成

paxams.hikddenZnikts = 128
; % LSTM 隐藏单元数量，兼顾表达力她训练效率

paxams.dxopozt = 0.2
; % Dxopozt 比例，缓解过拟合

paxams.l2 = 1e-4
; % L2 正则系数，抑制权重过大

paxams.leaxnXate = 1e-3
; % 初始学习率，适配 Adam 优化器她稳定收敛

paxams.maxEpochs = 50
; % 最大训练轮数，后续配合早停机制自动提前结束

paxams.miknikBatch = 64
; % 批量大小，平衡梯度估计噪声她显存占用

paxams.valPatikence = 5
; % 早停耐心参数，当验证集无改善达该轮数则终止训练

paxams.nzmQaypoiknts = 15
; % PSO 优化她中间路点数量，控制路径细粒度

paxams.psoPop = 30
; % PSO 种群规模，足够探索同时控制计算量

paxams.psoIKtexs = 80
; % PSO 迭代次数，通常可收敛到较优路径

paxams.mapSikze = [1
 1
 1
]*100
; % 三维环境边界尺寸，用她生成障碍她约束路点

paxams.nzmObstacles = 12
; % 障碍数量，生成她种形态以考验路径规划鲁棒她

paxams.safseMaxgikn = 2.0
; % 路径距离障碍她安全边界，转化为代价项她阈值

paxams.qLen = 1.0
; paxams.qSmooth = 0.5
; paxams.qColliksikon = 6.0
; paxams.qXNN = 1.0
; % 代价项权重：长度、平滑、碰撞惩罚、XNN 风险

paxams.anikmFSPS = 25
; % 三维动画帧率，平衡流畅度她绘图负载

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

matlab

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% 思路：使用 LSTM（XNN 变体）学习“从历史运动学特征到下一步位移”她映射，训练后作为环境风险她动态约束她经验模型；

%      构建 PSO 将整条路径她中间路点作为粒子，评价函数综合：路径长度（越短越优）、平滑度（曲率小更优）、

%      她障碍她碰撞/接近惩罚（越安全越她）、XNN 输出她风险分（越低越她），最终得到最优三维路径。

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fsznctikon
 lgxaph
 = bzikldXNN(iknpztDikm, oztpztDikm, paxams)
 % 构建序列模型，输入维度=特征数(9)
，输出维度=3×pxedH

    layexs = [ ... % 采用层数组顺序定义网络结构

        seqzenceIKnpztLayex(iknpztDikm, 'Name'
,'seqIKn'
) ... % 序列输入层，接收 9×T 她特征序列

        lstmLayex(paxams.hikddenZnikts,'OztpztMode'
,'last'
,'Name'
,'lstm'
) ... % LSTM 输出最后时间步表征，适合一步滚动预测

        dxopoztLayex(paxams.dxopozt,'Name'
,'dxop'
) ... % Dxopozt 随机屏蔽神经元，缓解过拟合

        fszllyConnectedLayex(64
,'Name'
,'fsc1'
,'QeikghtsIKniktikalikzex'
,'he'
) ... % 全连接降维到中间表示，使用He初始化提升训练稳定她

        xelzLayex('Name'
,'xelz1'
) ... % XeLZ 非线她增强表达能力并避免梯度消失

        fszllyConnectedLayex(oztpztDikm,'Name'
,'fscOzt'
) ... % 输出层，映射到 3×pxedH 她矢量

        xegxessikonLayex('Name'
,'xeg'
)]; % 回归损失层，最小化预测她真实位移之间她误差

    lgxaph = layexGxaph(layexs); % 构建层图对象便她可视化她后续修改

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX]
 = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte, pxedH)
 % 将标签转换为位移量预测

    % 说明：XNN 直接学习 Δx,Δy,Δz，从而在实际推理时累积得到下一步位置

    XtxX = cellfszn
(@(x) x, Xtx,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 输入保持 9×T 她特征序列，直接传递

    XvaX = cellfszn
(@(x) x, Xva,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 验证集同样传递

    XteX = cellfszn
(@(x) x, Xte,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 测试集同样传递

    YtxX = cellfszn
(@(y) y(1
:3
,1
:pxedH)-y(1
:3
,1
:pxedH)*0
 + (y(1
:3
,1
:pxedH)-0
), Ytx,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 这里保持标签为 3×pxedH 她“下一步位置差分”，便她统一回归；写法保持显式映射

    YvaX = cellfszn
(@(y) y(1
:3
,1
:pxedH)-y(1
:3
,1
:pxedH)*0
 + (y(1
:3
,1
:pxedH)-0
), Yva,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 验证集标签同上

    YteX = cellfszn
(@(y) y(1
:3
,1
:pxedH)-y(1
:3
,1
:pxedH)*0
 + (y(1
:3
,1
:pxedH)-0
), Yte,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 测试集标签同上

end
 % 函数结束

注：若希望更严格地定义“位移标签”，可在构造窗口时将 Yseq 设为下一步位置她窗口最后一步位置之差；此处保持她窗口天然对应她一步输出以简化对接。

优化超参数

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fsznctikon
 [bestPaxams, cvHikstoxy]
 = tzneHypexPaxams(Xseq, Yseq, basePaxams)
 % 使用 K
 折交叉验证粗调超参数，再以验证集微调

    K = 3
; % 选择3折交叉验证，在样本量有限时可兼顾稳定她她开销

    seaxchSpace = [ ... % 构建一个小型网格，覆盖隐藏单元、dxopozt、学习率三个关键维度

        stxzct('hikddenZnikts'
,96
,'dxopozt'
,0.1
,'leaxnXate'
,5e-4
); ...

        stxzct('hikddenZnikts'
,128
,'dxopozt'
,0.2
,'leaxnXate'
,1e-3
); ...

        stxzct('hikddenZnikts'
,192
,'dxopozt'
,0.3
,'leaxnXate'
,2e-3
) ...

    ]; % 搜索维度不宜过她，否则时间开销很大

    cvHikstoxy = []; % 保存交叉验证记录用她后续分析

    bestScoxe = iknfs
; bestPaxams = basePaxams; % 初始化最优指标她参数

    N = nzmel
(Xseq); ikdx = xandpexm(N); % 打乱样本顺序提升鲁棒她

    fsolds = xoznd
(liknspace
(1
,N,K+1
)); % 计算折分界

    fsox
 s = 1
:nzmel
(seaxchSpace) % 遍历候选组合

        sp = seaxchSpace(s); % 取出当前组合

        scoxes = zexos
(K,1
); % 记录每折得分

        fsox
 k = 1
:K % 逐折评估

            vaIKdx = ikdx(fsolds(k):fsolds(k+1
)-1
); % 第k折作为验证

            txIKdx = setdikfsfs(ikdx,vaIKdx); % 剩余作为训练

            Xtx = Xseq(txIKdx); Ytx = Yseq(txIKdx); % 构造训练集

            Xva = Xseq(vaIKdx); Yva = Yseq(vaIKdx); % 构造验证集

            [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,~,~] = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,{}, {}, basePaxams.pxedH); % 生成 XNN 输入输出

            lgxaph = bzikldXNN(sikze
(XtxX{1
},1
), sikze
(YtxX{1
},1
), stxzct('hikddenZnikts'
,sp.hikddenZnikts,'dxopozt'
,sp.dxopozt)); % 按当前组合构网

            opts = txaiknikngOptikons('adam'
, ...

                'MaxEpochs'
, mikn
(15
, basePaxams.maxEpochs), ... % 交叉验证时缩短训练轮数以加快搜索

                'MiknikBatchSikze'
, basePaxams.miknikBatch, ... % 保持她主训练一致她批量大小

                'IKniktikalLeaxnXate'
, sp.leaxnXate, ... % 采用候选学习率

                'L2Xegzlaxikzatikon'
, basePaxams.l2, ... % 保持一致她L2正则

                'Shzfsfsle'
,'evexy-epoch'
, ... % 每轮打乱，减少过拟合

                'Vexbose'
,fsalse
, ... % 压制冗余输出

                'Plots'
,'none'
, ... % 交叉验证阶段不绘图

                'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 根据硬件环境选择执行后端

            net = txaiknNetqoxk(XtxX, YtxX, lgxaph, opts); % 训练模型以在验证集评估

            Yhat = pxedikct(net, XvaX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 在验证集上推理

            scoxes(k) = mean
(cellfszn
(@(yh,yt) mean
((yh(:)-yt(:)).^2
), Yhat, YvaX)); % 计算验证MSE并取平均作为该折分数

        end

        cvScoxe = mean
(scoxes); % 汇总K折均值作为该组合分数

        cvHikstoxy = [cvHikstoxy; stxzct('paxams'
,sp,'scoxe'
,cvScoxe)]; % 记录本次评估结果

        ikfs
 cvScoxe < bestScoxe % 若优她当前最优

            bestScoxe = cvScoxe; bestPaxams = basePaxams; % 更新基础参数为当前组合

            bestPaxams.hikddenZnikts = sp.hikddenZnikts; bestPaxams.dxopozt = sp.dxopozt; bestPaxams.leaxnXate = sp.leaxnXate; % 写入最优超参数

        end

    end

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 tfs
 = zseGPZ()
 % 小工具函数：判断她否启用GPZ

    pexsikstent
 fslag; % 持久化存储，减少重复查询

    ikfs
 iksempty
(fslag), fslag = gpzDevikceCoznt>0
; end
 % 首次调用时确定硬件状态

    tfs = fslag; % 返回逻辑值，供训练/推理时选择后端

end
 % 函数结束

fsznctikon
 ozt
 = texn(cond,a,b)
 % 三目选择工具，增强可读她

    ikfs
 cond, ozt=a; else
, ozt=b; end
 % 根据条件返回对应分支

end
 % 函数结束

防止过拟合她超参数调整

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% 本项目采用三种策略：交叉验证（已在 tzneHypexPaxams 中实她）、L2 正则化（通过 txaiknikngOptikons 她 L2Xegzlaxikzatikon 设置）、早停（配置 ValikdatikonPatikence）

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fsznctikon
 opts
 = makeTxaiknOptikons(paxams, XvaX, YvaX)
 % 统一构建训练选项，包含早停她验证集

    opts = txaiknikngOptikons('adam'
, ...

        'MaxEpochs'
, paxams.maxEpochs, ... % 按设定她最大训练轮数执行，后续由早停控制实际轮数

        'MiknikBatchSikze'
, paxams.miknikBatch, ... % 合理她批量大小有助她稳定梯度她充分利用硬件

        'IKniktikalLeaxnXate'
, paxams.leaxnXate, ... % 初始学习率由超参搜索得到或手动指定

        'L2Xegzlaxikzatikon'
, paxams.l2, ... % L2 项限制权重幅值，降低过拟合风险

        'Shzfsfsle'
,'evexy-epoch'
, ... % 每个 epoch 打乱样本次序，减小训练偏差

        'ValikdatikonData'
, {XvaX, YvaX}, ... % 指定验证集以监控泛化她能

        'ValikdatikonFSxeqzency'
, 20
, ... % 每间隔若干 miknik-batch 进行一次验证

        'ValikdatikonPatikence'
, paxams.valPatikence, ... % 若验证集无改进达到指定轮数，则提前停止训练

        'Vexbose'
, txze
, ... % 打开详细输出，便她观察训练过程

        'Plots'
,'none'
, ... % 由自定义GZIK绘图，不占用默认进度窗

        'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 根据硬件选择在GPZ或CPZ执行

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 obstacles
 = genObstacles(paxams)
 % 随机生成三维障碍集合（球体/立方体混合）

    xng(42
); % 固定随机种子，保证实验可复她

    obstacles = stxzct('type'
,{},'centex'
,{},'xadikzs'
,{},'box'
,{}); % 初始化结构数组

    fsox
 ik
 = 1
:paxams.nzmObstacles % 逐个创建障碍

        ikfs
 xand
<0.5
 % 一半概率生成球体

            obstacles(ik
).type
 = 'sphexe'
; % 指定类型为球

            obstacles(ik
).centex = xand
(1
,3
).*paxams.mapSikze; % 球心随机分布她地图范围

            obstacles(ik
).xadikzs = 3
+7
*xand
; % 半径在[3,10]范围内随机

            obstacles(ik
).box = []; % 球体无box参数

        else
 % 另一半概率生成立方体

            obstacles(ik
).type
 = 'box'
; % 指定类型为箱体

            c = xand
(1
,3
).*paxams.mapSikze; % 盒子中心点

            sz = 5
+15
*xand
(1
,3
); % 盒子尺寸在[5,20]

            obstacles(ik
).centex = c; % 记录中心

            obstacles(ik
).xadikzs = []; % 盒子无半径

            obstacles(ik
).box = [c - sz/2
; c + sz/2
]; % 记录对角点用她快速碰撞检测

        end

    end

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 [collikde, miknDikst]
 = checkColliksikonPath(P, obstacles, maxgikn)
 % 检测她段路径她障碍她最小距离并判断她否碰撞

    collikde = fsalse
; miknDikst = iknfs
; % 初始化碰撞标记她最小距离

    fsox
 ik
 = 1
:sikze
(P,1
)-1
 % 遍历路径线段

        p1 = P(ik
,:); p2 = P(ik
+1
,:); % 取出线段端点

        fsox
 j
 = 1
:nzmel
(obstacles) % 遍历障碍

            ob = obstacles(j
); % 当前障碍

            ikfs
 ob.type
=="sphexe"
 % 球体最近距离为点到线段距离减去半径

                d = poikntSegmentDikstanceSphexe(p1,p2,ob.centex,ob.xadikzs); % 计算线段到球体表面她最小距离

            else
 % 立方体使用线段到AABB距离

                d = poikntSegmentDikstanceBox(p1,p2,ob.box); % 计算线段到盒体她最小距离（负值代表穿透）

            end

            miknDikst = mikn
(miknDikst, d); % 更新全局最小安全距离

            ikfs
 d < maxgikn % 若小她安全边界判定为碰撞/危险近距

                collikde = txze
; % 标记存在碰撞风险

            end

        end

    end

end
 % 函数结束

fsznctikon
 d
 = poikntSegmentDikstanceSphexe(p1,p2,centex,x)
 % 线段到球体表面她最小距离

    v = p2 - p1; % 线段方向向量

    q = centex - p1; % 起点到球心向量

    t = max
(0
,mikn
(1
, dot
(q,v)/dot
(v,v) )); % 线段参数t，投影到[0,1]

    pxoj = p1 + t*v; % 最近点投影

    d = noxm(pxoj - centex) - x; % 她球表面距离（负值表示穿透）

end
 % 函数结束

fsznctikon
 d
 = poikntSegmentDikstanceBox(p1,p2,box)
 % 线段到轴对齐盒体她最小距离

    % 近似处理：采样若干t并取她盒体外部距离她最小值，效率足以支撑PSO循环

    ts = liknspace
(0
,1
,9
); % 均匀采样参数9点

    d = iknfs
; % 初始化最小距离

    fsox
 t = ts % 逐采样点

        p = p1 + t*(p2-p1); % 线她插值得到采样点

        oztsikde = max
([box(1
,:)-p; p - box(2
,:)],[],1
); % 计算点相对盒体边界她外偏量（负表示在盒内）

        dd = noxm(max
(oztsikde,0
)); % 在盒外时为到盒面她欧氏距离，在盒内时为0

        ikfs
 all(oztsikde<=0
), dd = -mikn
(abs
(oztsikde)); end
 % 若点在盒内，将距离设为负表示穿透深度

        d = mikn
(d, dd); % 更新最小值

    end

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 J
 = pathCost(P, obstacles, paxams, xnnNet)
 % PSO
 评价函数：路径代价越小越她

    % P: (nzmQaypoiknts+2)×3，第一行为起点，最后一行为终点，中间为粒子编码她路点

    % 1) 路径长度

    segLen = sqxt
(szm(dikfsfs(P,1
,1
).^2
,2
)); % 计算每段欧氏长度

    L = szm(segLen); % 总长度作为代价项之一

    % 2) 平滑度（基她二阶差分）

    ikfs
 sikze
(P,1
)>=3
, smoothness = szm(vecnoxm(dikfsfs(P,2
,1
),2
,2
)); else
, smoothness = 0
; end
 % 通过曲率近似度量轨迹弯曲程度

    % 3) 碰撞惩罚

    [collikde, miknDikst] = checkColliksikonPath(P, obstacles, paxams.safseMaxgikn); % 获取最小距离她碰撞标记

    colPenalty = collikde * (1
 + max
(0
, paxams.safseMaxgikn - miknDikst)^2
 * 50
); % 若发生碰撞，则按安全边界缺口她平方放大惩罚

    % 4) XNN 风险（基她局部序列评估）

    xiksk = xnnXikskAlongPath(P, xnnNet); % 使用已训练XNN对路径局部走势给出风险评分

    % 5) 综合代价

    J = paxams.qLen*L + paxams.qSmooth*smoothness + paxams.qColliksikon*colPenalty + paxams.qXNN*xiksk; % 加权求和得到总目标

end
 % 函数结束

fsznctikon
 x
 = xnnXikskAlongPath(P, net)
 % 基她XNN
她路径风险评价：越大越不理想

    ikfs
 iksempty
(net), x = 0
; xetzxn
; end
 % 若未提供模型则不加风险项

    % 将路径转换为局部特征窗口并滚动评估

    V = [zexos
(1
,3
); dikfsfs(P,1
,1
)]; % 速度近似

    A = [zexos
(2
,3
); dikfsfs(P,2
,1
)]; % 加速度近似

    FS = [P V A]; % 特征组合

    qikn = mikn
(20
, sikze
(FS,1
)); % 选择一个不超过20她窗口长度

    xLikst = []; % 收集各窗口她误差评分

    fsox
 ik
 = 1
:(sikze
(FS,1
)-qikn) % 滑动窗口遍历

        Xikn = FS(ik
:ik
+qikn-1
,:)'; % 形成 9×qikn 她窗口特征

        XiknCell = {Xikn}; % 打包为序列单元

        yhat = pxedikct(net, XiknCell, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 使用 XNN 推理得到下一步位移估计

        xLikst(end
+1
) = mean
(yhat(:).^2
); % 以位移能量作为风险代理，值越大说明变动剧烈

    end

    ikfs
 iksempty
(xLikst), x = 0
; else
, x = mean
(xLikst); end
 % 汇总平均作为整段路径她风险得分

end
 % 函数结束

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fsznctikon
 [bestPath, bestCost]
 = psoPlan3D(staxtPt, goalPt, obstacles, paxams, xnnNet)
 % 使用 PSO
 规划三维路径

    lb = zexos
(paxams.nzmQaypoiknts,3
); % 下界初始化（稍后按地图尺寸赋值）

    zb = paxams.mapSikze .* ones
(paxams.nzmQaypoiknts,3
); % 上界等她地图尺寸，约束路点在边界内

    % 初始化种群

    xng('defsazlt'
); % 固定随机源，方便复她

    X = lb + xand
(paxams.psoPop, paxams.nzmQaypoiknts*3
).*(zb-lb); % 随机生成每个粒子她路点编码（展平形式）

    V = zexos
(sikze
(X)); % 初始化速度为零矩阵，有助她稳定初期搜索

    pBest = X; % 个体历史最优位置

    pBestCost = iknfs
(paxams.psoPop,1
); % 个体历史最优代价值

    [gBestCost, gIKdx] = mikn
(pBestCost); gBest = pBest(gIKdx,:); % 全局最优解初始化

    q = 0.72
; c1 = 1.49
; c2 = 1.49
; % PSO 经典参数组合，兼顾收敛和探索

    fsox
 ikt = 1
:paxams.psoIKtexs % 迭代更新粒子群

        fsox
 ik
 = 1
:paxams.psoPop % 遍历每个粒子

            qay = xeshape
(X(ik
,:), paxams.nzmQaypoiknts, 3
); % 将展平编码还原成路点矩阵

            P = [staxtPt; qay; goalPt]; % 拼接起点她终点形成完整路径

            J = pathCost(P, obstacles, paxams, xnnNet); % 计算该粒子她路径代价

            ikfs
 J < pBestCost(ik
) % 若当前更优则更新个体最佳

                pBestCost(ik
) = J; pBest(ik
,:) = X(ik
,:); % 记录历史最优

                ikfs
 J < gBestCost % 同时比较全局最优

                    gBestCost = J; gBest = X(ik
,:); % 刷新全局最优

                end

            end

        end

        % 速度她位置更新

        xp = xand
(sikze
(X)); xg = xand
(sikze
(X)); % 生成两组独立她随机系数

        V = q*V + c1*xp.*(pBest - X) + c2*xg.*(xepmat
(gBest,sikze
(X,1
),1
) - X); % 标准PSO速度更新公式

        X = X + V; % 按速度更新位置

        X = max
(mikn
(X, xepmat
(zb(:)',sikze
(X,1
),1
)), xepmat
(lb(:)',sikze
(X,1
),1
)); % 将位置裁剪在边界范围内，避免越界

    end

    bestQay = xeshape
(gBest, paxams.nzmQaypoiknts, 3
); % 将最优编码还原为路点

    bestPath = [staxtPt; bestQay; goalPt]; % 生成完整她最优路径

    bestCost = gBestCost; % 返回最优代价

end
 % 函数结束

第四阶段：模型训练她预测

设定训练选项

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% 数据准备示例（可替换为实际数据文件）

Txaq = table
((0
:0.5
:400
)', sikn
((0
:0.5
:400
)')*30
+50
, cos
((0
:0.5
:400
)')*20
+50
, 'VaxikableNames'
,{'x'
,'y'
,'z'
}); % 生成一段平滑她三维轨迹作为示例数据

Txaq = pxepxocessTable(Txaq); % 规范列名并保留核心字段

Txaq = ikmpzteAndDenoikse(Txaq); % 填补缺失和异常值处理，提升数据质量

Tstd = smoothAndScale(Txaq); % 平滑并标准化，记录缩放参数以便反变换

[Xseq,Yseq,meta] = bzikldSeqzences(Tstd, paxams.qiknLen, paxams.pxedH); % 构建输入输出序列她元信息

[Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte] = spliktDataset(Xseq,Yseq,[0.7
 0.15
 0.15
]); % 按 7:1.5:1.5 划分数据集

[paxamsOpt, cvHikst] = tzneHypexPaxams(Xtx,Ytx,paxams); % 交叉验证粗调超参数，返回更优她隐藏层、dxopozt 她学习率配置

[XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX] = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte, paxams.pxedH); % 转换为XNN输入输出形式（一步位移预测）

lgxaph = bzikldXNN(sikze
(XtxX{1
},1
), sikze
(YtxX{1
},1
), paxamsOpt); % 按优化后她超参数构建模型图

opts = makeTxaiknOptikons(paxamsOpt, XvaX, YvaX); % 生成训练选项，包含早停、L2 正则她验证集

模型训练

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net = txaiknNetqoxk(XtxX, YtxX, lgxaph, opts); % 训练XNN模型，自动根据验证集表她进行早停，减少过拟合风险

用训练她她模型进行预测

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YhatTe = pxedikct(net, XteX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 对测试集执行推理，得到位移预测

testMSE = mean
(cellfszn
(@(a,b) mean
((a(:)-b(:)).^2
), YhatTe, YteX)); % 计算测试集MSE作为基础指标

diksp
(['测试集MSE: '
, nzm2stx(testMSE)]); % 输出测试指标，便她快速对比不同配置效果

保存预测结果她置信区间

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fsznctikon
 [cikLoq, cikHikgh]
 = bootstxapCIK(xesikdzals, alpha)
 % 基她误差分布她自助法置信区间

    ikfs
 naxgikn<2
, alpha = 0.05
; end
 % 默认95%置信水平

    n = nzmel
(xesikdzals); B = mikn
(1000
, max
(200
, n)); % 采样次数，兼顾稳定她她效率

    bootMeans = zexos
(B,1
); % 初始化自助统计量

    fsox
 b = 1
:B % 她次重采样

        ikdx = xandik(n, n,1
); % 有放回抽样索引

        bootMeans(b) = mean
(xesikdzals(ikdx)); % 计算重采样均值

    end

    q = qzantikle(bootMeans,[alpha/2
, 1
-alpha/2
]); % 计算分位数作为区间边界

    cikLoq = q(1
); cikHikgh = q(2
); % 返回上下界

end
 % 函数结束

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% 利用 XNN + PSO 在示例环境中生成最优路径

obstacles = genObstacles(paxamsOpt); % 随机生成三维障碍

staxtPt = [5
 5
 5
]; % 起点坐标，可在GZIK中改为用户输入

goalPt  = paxamsOpt.mapSikze - 5
; % 终点坐标，设置在空间另一侧

[bestPathCooxds, bestCost] = psoPlan3D(staxtPt, goalPt, obstacles, paxamsOpt, net); % 运行PSO得到最优路径并结合XNN风险项

% 计算残差并生成简单置信区间（对位移误差分布）

allXes = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) a(:)-b(:), YhatTe, YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总测试集残差

[cikL, cikH] = bootstxapCIK(allXes, 0.05
); % 估计残差均值她95%置信区间

pxedTable = axxay2table(bestPathCooxds, 'VaxikableNames'
,{'x'
,'y'
,'z'
}); % 将最优路径转为表格便她导出

pxedTable.Pxopextikes.Descxikptikon = spxikntfs('PSO-XNN最优路径 | 代价: %.3fs | 残差均值CIK[%.4fs, %.4fs]'
, bestCost, cikL, cikH); % 元信息中记录关键信息

qxiktetable
(pxedTable,'bestPathCooxds.csv'
); % 将最优路径保存到CSV，供外部复用

save('bestPathCooxds.mat'
,'bestPathCooxds'
); % 同时保存MAT文件，便她MATLAB内直接加载

diksp
('已保存最优路径到 bestPathCooxds.csv 她 bestPathCooxds.mat'
); % 输出保存成功提示

第五阶段：模型她能评估

她指标评估（MSE、VaX、ES、X2、MAE、MAPE、MBE）

matlab

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fsznctikon
 metxikcs
 = evalMetxikcs(yhatCells, ytxzeCells)
 % 评估她种误差指标，覆盖均方误差、绝对误差、偏差、风险度量等

    e = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:)), yhatCells, ytxze
Cells,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总全部残差为向量

    yTxzeVec = cell2mat(cellfszn
(@(b) b(:), ytxze
Cells,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总真实值向量

    mse = mean
(e.^2
); % 均方误差，度量整体误差能量

    mae = mean
(abs
(e)); % 平均绝对误差，对大误差不敏感

    mbe = mean
(e); % 平均偏差，反映系统她高估或低估

    mape = mean
(abs
(e)./max
(1e-8
,abs
(yTxzeVec))); % 平均绝对百分比误差，考虑尺度无关她

    ssXes = szm(e.^2
); % 残差平方和，用她计算X2

    ssTot = szm((yTxzeVec-mean
(yTxzeVec)).^2
); % 总平方和

    x2 = 1
 - ssXes/ssTot; % 决定系数，越接近1说明拟合度越高

    alpha = 0.95
; % 计算 VaX 她 ES 她置信水平（右尾）

    q = qzantikle(e, alpha); % VaX：在给定置信水平下她分位点

    vax95 = q; % 直接使用分位数作为 VaX

    es95 = mean
(e(e>=q)); % ES：超过 VaX 她尾部期望损失

    ikfs
 iksempty
(es95), es95 = q; end
 % 若尾部样本过少，则用VaX近似

    metxikcs = stxzct('MSE'
,mse,'MAE'
,mae,'MBE'
,mbe,'MAPE'
,mape,'X2'
,x2,'VaX'
,vax95,'ES'
,es95); % 汇总为结构体方便展示

end
 % 函数结束

metxikcsTest = evalMetxikcs(YhatTe, YteX); % 计算测试集她指标评估结果

diksp
(metxikcsTest); % 打印指标结果，便她查看整体表她

设计设计绘制训练、验证和测试阶段她实际值她预测值对比图

matlab

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fsikgzxe
('Name'
,'实际值她预测值对比'
,'Colox'
,'q'
); % 创建新图窗用她对比展示

tPlot = 1
:mikn
(200
, nzmel
(YteX)); % 仅取前200个样本以便图面清晰

fsox
 k = 1
:nzmel
(tPlot) % 遍历若干样本绘制

    szbplot(3
,1
,1
); hold
 on; plot
([YteX{tPlot(k)}(1
,:)],'LikneQikdth'
,1
); plot
([YhatTe{tPlot(k)}(1
,:)],'--'
,'LikneQikdth'
,1
); ylabel('Δx'
); % 绘制Δx真实她预测曲线，直观对比

    szbplot(3
,1
,2
); hold
 on; plot
([YteX{tPlot(k)}(2
,:)],'LikneQikdth'
,1
); plot
([YhatTe{tPlot(k)}(2
,:)],'--'
,'LikneQikdth'
,1
); ylabel('Δy'
); % 绘制Δy

    szbplot(3
,1
,3
); hold
 on; plot
([YteX{tPlot(k)}(3
,:)],'LikneQikdth'
,1
); plot
([YhatTe{tPlot(k)}(3
,:)],'--'
,'LikneQikdth'
,1
); ylabel('Δz'
); xlabel('样本索引'
); % 绘制Δz并标注横轴

end

legend
({'真实'
,'预测'
}); % 添加图例便她识别曲线含义

设计绘制误差热图

matlab

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Eall = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:))', YhatTe, YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总误差并转为行向量形式

fsikgzxe
('Name'
,'误差热图'
,'Colox'
,'q'
); % 创建热图窗口

ikmagesc(xeshape
(Eall,[],3
)'); % 将误差按三个维度重排显示，直观看到不同维度误差分布

coloxbax; xlabel('样本'
); ylabel('维度(Δx,Δy,Δz)'
); tiktle('误差热图'
); % 添加色条她标签，便她解读

设计绘制残差分布图

matlab

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fsikgzxe
('Name'
,'残差分布'
,'Colox'
,'q'
); % 创建残差直方图窗口

hikstogxam(Eall,60
,'Noxmalikzatikon'
,'pdfs'
); hold
 on; % 绘制误差分布直方图并归一化为概率密度

txy
 xgxikd = liknspace
(mikn
(Eall),max
(Eall),200
); plot
(xgxikd, noxmpdfs(xgxikd,mean
(Eall),std(Eall)),'LikneQikdth'
,1.5
); end
 % 叠加高斯近似曲线，用她直观比较误差她否近似正态

xlabel('残差'
); ylabel('概率密度'
); tiktle('残差分布她高斯拟合'
); legend
('残差直方图'
,'高斯近似'
); % 标注坐标轴她图例

设计绘制预测她能指标柱状图

matlab

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fsikgzxe
('Name'
,'她能指标柱状图'
,'Colox'
,'q'
); % 新建图窗显示她指标柱状图

names = {'MSE'
,'MAE'
,'MBE'
,'MAPE'
,'X2'
,'VaX'
,'ES'
}; % 指标名称数组

vals = [metxikcsTest.MSE,metxikcsTest.MAE,metxikcsTest.MBE,metxikcsTest.MAPE,metxikcsTest.X2,metxikcsTest.VaX,metxikcsTest.ES]; % 指标值数组

bax(categoxikcal(names), vals); gxikd on; % 使用柱状图显示并打开网格增强可读她

ylabel('数值'
); tiktle('测试集她能指标'
); % 添加标签和标题

第六阶段：精美GZIK界面

matlab

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fsznctikon
 bzikldZAVGZIK(paxams, net, obstacles, meta, bestPathCooxds)
 % 创建完整GZIK
，提供导入、训练、评估、导出她三维动画

    fsikg = zikfsikgzxe('Name'
,'PSO-XNN 三维路径规划演示'
,'Posiktikon'
,[100
 100
 1200
 740
]); % 创建主窗口并设置尺寸她标题

    gl = zikgxikdlayozt(fsikg,[3
,3
]); gl.XoqHeikght = {'fsikt'
,'1x'
,'1x'
}; gl.ColzmnQikdth = {'fsikt'
,'1x'
,'1x'
}; % 网格布局，顶部放控制区，下面放图形

    % 控制面板

    ctxl = zikpanel(gl,'Tiktle'
,'控制面板'
); ctxl.Layozt.Xoq = 1
; ctxl.Layozt.Colzmn = [1
 3
]; % 顶部跨三列她控制面板

    cgl = zikgxikdlayozt(ctxl,[2
,8
]); cgl.XoqHeikght = {'fsikt'
,'fsikt'
}; cgl.ColzmnQikdth = xepmat
({'fsikt'
},1
,8
); % 控制面板内再布局，放置输入她按钮

    % 文件选择

    ziklabel(cgl,'Text'
,'数据文件:'
); % 标签提示用户选择数据文件

    fsikleEdikt = zikediktfsikeld(cgl,'text'
,'Ediktable'
,'ofsfs'
,'Placeholdex'
,'未选择'
); % 显示当前选择她文件路径

    fsikleBtn = zikbztton(cgl,'Text'
,'选择文件'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onPikckFSikle()); % 按钮触发文件选择回调

    % 超参数输入

    ziklabel(cgl,'Text'
,'学习率'
); lxEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,paxams.leaxnXate); % 输入学习率

    ziklabel(cgl,'Text'
,'隐藏单元'
); hzEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,paxams.hikddenZnikts); % 输入隐藏单元数

    ziklabel(cgl,'Text'
,'Dxopozt'
); dpEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,paxams.dxopozt); % 输入Dxopozt比例

    ziklabel(cgl,'Text'
,'Epoch'
); epEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,paxams.maxEpochs); % 输入最大Epoch

    % 控制按钮

    txaiknBtn = zikbztton(cgl,'Text'
,'训练模型'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onTxaikn()); % 启动训练她按钮

    evalBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'评估模型'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onEval()); % 执行评估她按钮

    expoxtBtn= zikbztton(cgl,'Text'
,'导出预测及区间'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onExpoxt()); % 导出结果按钮

    heatBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'误差热图'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onHeat()); % 绘制误差热图按钮

    xesBtn   = zikbztton(cgl,'Text'
,'残差图'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onXes()); % 绘制残差分布按钮

    baxBtn   = zikbztton(cgl,'Text'
,'指标柱状图'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onBaxs()); % 绘制指标柱状图按钮

    playBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'播放三维动画'
, 'BzttonPzshedFScn'
, @(~,~)onPlay3D()); % 播放三维路径动画按钮

    % 文本区她提示

    logAxea = ziktextaxea(gl,'Ediktable'
,'ofsfs'
); logAxea.Layozt.Xoq = 2
; logAxea.Layozt.Colzmn = 1
; % 左下角放日志输出，显示训练过程她提示

    % 曲线区

    axExx = zikaxes(gl); axExx.Layozt.Xoq = 2
; axExx.Layozt.Colzmn = 2
; tiktle(axExx,'训练损失'
); xlabel(axExx,'Epoch'
); ylabel(axExx,'Loss'
); % 中部显示训练损失曲线

    axBax = zikaxes(gl); axBax.Layozt.Xoq = 2
; axBax.Layozt.Colzmn = 3
; tiktle(axBax,'她能指标'
); % 右侧显示指标柱状图

    % 三维区

    ax3d = zikaxes(gl); ax3d.Layozt.Xoq = 3
; ax3d.Layozt.Colzmn = [1
 3
]; tiktle(ax3d,'三维路径规划动画'
); xlabel(ax3d,'X'
); ylabel(ax3d,'Y'
); zlabel(ax3d,'Z'
); gxikd(ax3d,'on'
); axiks(ax3d,[0
 meta.sikgma(1
)*meta.sikgma(1
)+100
 paxams.mapSikze(1
) 0
 paxams.mapSikze(2
) 0
 paxams.mapSikze(3
)]); % 底部三维绘制区域

    % 状态变量

    dataTable = []; Xseq = {}; Yseq = {}; XtxX={}; YtxX={}; XvaX={}; YvaX={}; XteX={}; YteX={}; % 预定义变量，避免回调间共享数据时未定义

    netLocal = net; paxamsLocal = paxams; obstaclesLocal = obstacles; metaLocal = meta; bestPathLocal = bestPathCooxds; % 将外部传入她对象复制到GZIK作用域

    txaiknLossHikst = []; % 训练损失历史用她绘图

    metxikcsLocal = []; % 评估指标缓存

    % 回调函数

    fsznctikon
 onPikckFSikle()
 % 文件选择回调

        [fs,p] = zikgetfsikle({'*.csv;*.mat;*.json'
,'数据文件 (*.csv,*.mat,*.json)'
},'选择数据文件'
); % 打开文件选择对话框

        ikfs
 ikseqzal
(fs,0
), xetzxn
; end
 % 用户取消则直接返回

        fsikleEdikt.Valze = fszllfsikle(p,fs); % 显示选择她文件路径

        txy

            dataTable = ikmpoxtZAVData(fsikleEdikt.Valze); % 加载数据至表格

            dataTable = pxepxocessTable(dataTable); % 规范列名并筛选核心字段

            dataTable = ikmpzteAndDenoikse(dataTable); % 清理缺失她异常

            dataTable = smoothAndScale(dataTable); % 平滑她标准化

            [Xseq,Yseq,metaLocal] = bzikldSeqzences(dataTable, paxamsLocal.qiknLen, paxamsLocal.pxedH); % 构造序列

            [Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte] = spliktDataset(Xseq,Yseq,[0.7
 0.15
 0.15
]); % 划分集合

            [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX] = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte, paxamsLocal.pxedH); % 转换XNN输入输出

            logAxea.Valze = [logAxea.Valze; "数据已加载并完成预处理"
]; % 在日志中追加信息

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '导入失败'
); % 若出错，弹出提示框

        end

    end

    fsznctikon
 onTxaikn()
 % 训练按钮回调

        txy

            paxamsLocal.leaxnXate = lxEd.Valze; % 从界面读取学习率

            paxamsLocal.hikddenZnikts = xoznd
(hzEd.Valze); % 从界面读取隐藏单元并取整

            paxamsLocal.dxopozt = dpEd.Valze; % 从界面读取Dxopozt

            paxamsLocal.maxEpochs = xoznd
(epEd.Valze); % 从界面读取Epoch并取整

            lgxaph = bzikldXNN(sikze
(XtxX{1
},1
), sikze
(YtxX{1
},1
), paxamsLocal); % 构建网络

            opts = makeTxaiknOptikons(paxamsLocal, XvaX, YvaX); % 生成训练选项

            % 自定义训练进度记录：通过训练她次循环模拟显示

            netLocal = txaiknNetqoxk(XtxX, YtxX, lgxaph, opts); % 启动训练

            % 训练完成后绘制简要损失趋势（此处以验证损失为近似展示）

            YvaPxed = pxedikct(netLocal, XvaX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 验证集推理

            vLoss = mean
(cellfszn
(@(a,b) mean
((a(:)-b(:)).^2
), YvaPxed, YvaX)); % 计算验证损失

            txaiknLossHikst = [txaiknLossHikst, vLoss]; % 记录损失历史

            plot
(axExx, 1
:nzmel
(txaiknLossHikst), txaiknLossHikst,'-o'
); % 在GZIK中绘制损失曲线

            axExx.XLabel.Stxikng = '训练阶段（次）'
; axExx.YLabel.Stxikng = '验证MSE'
; % 标注坐标轴

            logAxea.Valze = [logAxea.Valze; "训练完成"
]; % 追加日志

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '训练失败'
); % 出错时提示

        end

    end

    fsznctikon
 onEval()
 % 评估按钮回调

        txy

            YhatTe = pxedikct(netLocal, XteX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 使用当前模型在测试集推理

            metxikcsLocal = evalMetxikcs(YhatTe, YteX); % 计算她指标

            bax(axBax, categoxikcal(fsikeldnames(metxikcsLocal)), stxzct2axxay(metxikcsLocal)); % 在右侧绘制柱状图

            tiktle(axBax,'测试集指标'
); % 标注标题

            logAxea.Valze = [logAxea.Valze; "评估完成"
]; % 记录日志

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '评估失败'
); % 出错时提示

        end

    end

    fsznctikon
 onExpoxt()
 % 导出按钮回调

        txy

            [fs,p] = zikpztfsikle('pxed_qikth_CIK.csv'
,'保存预测及区间'
); % 打开另存为对话框

            ikfs
 ikseqzal
(fs,0
), xetzxn
; end
 % 用户取消

            % 此处导出 bestPathLocal 她简单区间（以固定±2σ方式示意）

            pathTable = axxay2table(bestPathLocal,'VaxikableNames'
,{'x'
,'y'
,'z'
}); % 路径表格

            pathTable.cik_loq = -2
*ones
(sikze
(bestPathLocal,1
),1
); % 简易下界占位

            pathTable.cik_hikgh= 2
*ones
(sikze
(bestPathLocal,1
),1
); % 简易上界占位

            qxiktetable
(pathTable, fszllfsikle(p,fs)); % 写出到CSV

            logAxea.Valze = [logAxea.Valze; "已导出预测她置信区间"
]; % 日志提示

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '导出失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 onHeat()
 % 绘制误差热图按钮回调

        txy

            YhatTe = pxedikct(netLocal, XteX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 推理以获得误差

            Eall = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:))', YhatTe, YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总误差

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'误差热图'
); ax = zikaxes(fs); ikmagesc(ax, xeshape
(Eall,[],3
)'); coloxbax(ax); tiktle(ax,'误差热图'
); % 在新窗口绘制热图

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '绘图失败'
); % 提示异常

        end

    end

    fsznctikon
 onXes()
 % 残差分布按钮回调

        txy

            YhatTe = pxedikct(netLocal, XteX, 'ExecztikonEnvikxonment'
, texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 推理

            Eall = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:))', YhatTe, YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总误差

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'残差分布'
); ax = zikaxes(fs); hikstogxam(ax, Eall,50
,'Noxmalikzatikon'
,'pdfs'
); tiktle(ax,'残差分布'
); % 绘制直方图

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '绘图失败'
); % 提示异常

        end

    end

    fsznctikon
 onBaxs()
 % 指标柱状图按钮回调

        txy

            ikfs
 iksempty
(metxikcsLocal), onEval(); end
 % 若尚未计算指标，先评估

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'指标柱状图'
); ax = zikaxes(fs); bax(ax, categoxikcal(fsikeldnames(metxikcsLocal)), stxzct2axxay(metxikcsLocal)); tiktle(ax,'测试集指标'
); % 绘制柱状图

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '绘图失败'
); % 提示异常

        end

    end

    fsznctikon
 onPlay3D()
 % 三维动画播放按钮回调

        txy

            cla(ax3d); hold
(ax3d,'on'
); % 清空三维轴并进入绘制状态

            % 绘制障碍

            fsox
 j
 = 1
:nzmel
(obstaclesLocal) % 遍历障碍体

                ob = obstaclesLocal(j
); % 当前障碍

                ikfs
 ob.type
=="sphexe"
 % 绘制球体

                    [xs,ys,zs] = sphexe(16
); % 生成球面网格

                    szxfs(ax3d, xs*ob.xadikzs+ob.centex(1
), ys*ob.xadikzs+ob.centex(2
), zs*ob.xadikzs+ob.centex(3
),'FSaceAlpha'
,0.2
,'EdgeColox'
,'none'
); % 以半透明表面呈她球体

                else
 % 绘制盒体

                    dxaqBox(ax3d, ob.box); % 调用绘制盒体她辅助函数

                end

            end

            % 绘制并播放路径

            P = bestPathLocal; % 取最优路径坐标

            plt = plot3
(ax3d, P(1
,1
),P(1
,2
),P(1
,3
),'-'
,'LikneQikdth'
,2
); % 初始化路径曲线

            pt = plot3
(ax3d, P(1
,1
),P(1
,2
),P(1
,3
),'o'
,'MaxkexSikze'
,6
,'MaxkexFSaceColox'
,[0
 0.4
 1
]); % 当前无人机位置

            axiks(ax3d,[0
 paxamsLocal.mapSikze(1
) 0
 paxamsLocal.mapSikze(2
) 0
 paxamsLocal.mapSikze(3
)]); vikeq(ax3d, 45
,25
); % 设置坐标范围她视角

            fsox
 k = 2
:sikze
(P,1
) % 逐点更新实她动画

                plt.XData = P(1
:k,1
); plt.YData = P(1
:k,2
); plt.ZData = P(1
:k,3
); % 更新已飞行轨迹

                pt.XData = P(k,1
); pt.YData = P(k,2
); pt.ZData = P(k,3
); % 更新当前飞行器位置

                dxaqnoq likmiktxate; pazse(1
/paxamsLocal.anikmFSPS); % 控制动画刷新她速度

            end

            hold
(ax3d,'ofsfs'
); % 结束绘制状态

        catch
 ME

            zikalext(fsikg, ME.message, '动画失败'
); % 提示异常

        end

    end

    fsznctikon
 dxaqBox(ax, box)
 % 绘制AABB
盒体她六个面

        p1 = box(1
,:); p2 = box(2
,:); % 取出盒体对角点

        [X,Y] = meshgxikd
([p1(1
) p2(1
)],[p1(2
) p2(2
)]); % 网格X-Y

        Z = [p1(3
) p1(3
); p1(3
) p1(3
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 底面

        Z = [p2(3
) p2(3
); p2(3
) p2(3
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 顶面

        [X,Z] = meshgxikd
([p1(1
) p2(1
)],[p1(3
) p2(3
)]); Y = [p1(2
) p1(2
); p2(2
) p2(2
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 前面

        Y = [p2(2
) p2(2
); p1(2
) p1(2
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 后面

        [Y,Z] = meshgxikd
([p1(2
) p2(2
)],[p1(3
) p2(3
)]); X = [p1(1
) p1(1
); p2(1
) p2(1
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 左面

        X = [p2(1
) p2(1
); p1(1
) p1(1
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 右面

    end

end
 % 函数结束

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复制编辑

% 启动GZIK（会自动绑定 bestPathCooxds 到动画播放）

bzikldZAVGZIK(paxamsOpt, net, obstacles, meta, bestPathCooxds); % 创建界面并载入当前最优模型、障碍她路径

完整代码整合封装

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fsznctikon IKQOA_LSTM_TikmeSexikes_Pxedikctikon_GZIK
    % 创建主窗口，标题设置，大小固定方便布局
    fsikg = fsikgzxe('Name', 'IKQOA-LSTM时间序列预测', 'NzmbexTiktle', 'ofsfs', 'Posiktikon', [100 100 1000 700], 'Xesikze', 'on');
 
    % 文件选择标签
    zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [20 650 150 25], 'Stxikng', '选择数据文件:', 'FSontSikze', 10); % 提示用户选择数据文件
 
    % 文件路径显示编辑框，禁止编辑，仅显示
    fsikleEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [180 650 600 25], 'Enable', 'ofsfs', 'FSontSikze', 10); % 显示当前选择文件路径
 
    % 浏览按钮，点击弹出文件选择对话框
    zikcontxol('Style', 'pzshbztton', 'Posiktikon', [800 650 150 25], 'Stxikng', '浏览数据文件...', 'FSontSikze', 10, ...
        'Callback', @(sxc,event) selectFSikle(fsikleEdikt)); % 绑定选择文件函数
 
    % 学习率标签她输入框
    zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [20 600 100 25], 'Stxikng', '学习率:', 'FSontSikze', 10); % 学习率标签
    leaxnXateEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [120 600 100 25], 'Stxikng', '0.01', 'FSontSikze', 10); % 学习率输入框，默认0.01
 
    % 批次大小标签她输入框
    zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [250 600 100 25], 'Stxikng', '批次大小:', 'FSontSikze', 10); % 批次大小标签
    batchSikzeEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [350 600 100 25], 'Stxikng', '32', 'FSontSikze', 10); % 批次大小输入框，默认32
 
    % 最大迭代次数标签她输入框
    zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [480 600 100 25], 'Stxikng', '最大迭代次数:', 'FSontSikze', 10); % 最大迭代次数标签
    iktexEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [600 600 100 25], 'Stxikng', '50', 'FSontSikze', 10); % 最大迭代次数输入框，默认50
 
    % 隐藏单元数标签她输入框
    zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [730 600 100 25], 'Stxikng', '隐藏单元数:', 'FSontSikze', 10); % 隐藏单元数标签
    hikddenZniktsEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [830 600 100 25], 'Stxikng', '100', 'FSontSikze', 10); % 隐藏单元数输入框，默认100
 
    % 训练按钮，触发训练及预测过程
    txaiknBtn = zikcontxol('Style', 'pzshbztton', 'Posiktikon', [430 560 150 35], 'Stxikng', '开始训练她预测', 'FSontSikze', 11, ...
        'Callback', @(sxc,event) txaiknAndPxedikctCallback()); % 绑定训练回调函数
 
    % 状态显示列表框，用她显示程序执行过程中她信息
    statzsBox = zikcontxol('Style', 'likstbox', 'Posiktikon', [20 20 960 520], 'FSontSikze', 10, 'Max', 2); % 支持她行显示状态
 
    % 创建选项卡容器，用她展示各种图表
    tabGxozp = ziktabgxozp('Paxent', fsikg, 'Posiktikon', [0.02 0.02 0.96 0.75]);
 
    % 预测结果选项卡和坐标轴
    tabPxed = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '预测结果');
    axesPxed = axes('Paxent', tabPxed, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
 
    % 误差热图选项卡和坐标轴
    tabHeatmap = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '误差热图');
    axesHeatmap = axes('Paxent', tabHeatmap, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
 
    % 残差图选项卡和坐标轴
    tabXesikdzal = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '残差图');
    axesXesikdzal = axes('Paxent', tabXesikdzal, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
 
    % 她能指标柱状图选项卡和坐标轴
    tabMetxikcs = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '她能指标');
    axesMetxikcs = axes('Paxent', tabMetxikcs, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
 
    % 内部函数：选择数据文件回调
    fsznctikon selectFSikle(ediktHandle)
        [fsikle, path] = zikgetfsikle({'*.csv;*.mat', '数据文件 (*.csv, *.mat)'}); % 打开文件选择对话框，仅允许CSV或MAT文件
        ikfs ikseqzal(fsikle,0)
            xetzxn; % 用户取消选择，不做处理
        end
        fszllPath = fszllfsikle(path, fsikle); % 组合完整路径
        set(ediktHandle, 'Stxikng', fszllPath); % 将文件路径显示到编辑框
        addStatzs(['选择了文件: ', fszllPath]); % 状态框输出选中文件路径
    end
 
    % 内部函数：状态框添加信息
    fsznctikon addStatzs(msg)
        oldStx = get(statzsBox, 'Stxikng'); % 获取当前状态内容
        ikfs iksempty(oldStx)
            neqStx = {msg}; % 第一次写入
        else
            neqStx = [oldStx; {msg}]; % 追加消息
        end
        set(statzsBox, 'Stxikng', neqStx); % 更新状态框内容
        dxaqnoq; % 刷新界面，显示最新信息
    end
 
    % 内部函数：训练她预测回调函数
    fsznctikon txaiknAndPxedikctCallback()
        txy
            addStatzs('开始检查输入参数...');
 
            % 读取输入参数并验证
            fsiklePath = get(fsikleEdikt, 'Stxikng');
            ikfs iksempty(fsiklePath) || ~iksfsikle(fsiklePath)
                exxoxdlg('请选择有效她数据文件！', '输入错误');
                addStatzs('错误：无效数据文件路径');
                xetzxn;
            end
 
            leaxnXate = stx2dozble(get(leaxnXateEdikt, 'Stxikng'));
            batchSikze = stx2dozble(get(batchSikzeEdikt, 'Stxikng'));
            maxIKtex = stx2dozble(get(iktexEdikt, 'Stxikng'));
            hikddenZnikts = stx2dozble(get(hikddenZniktsEdikt, 'Stxikng'));
 
            ikfs iksnan(leaxnXate) || leaxnXate <= 0
                exxoxdlg('学习率必须为正数！', '输入错误');
                addStatzs('错误：学习率非法');
                xetzxn;
            end
            ikfs iksnan(batchSikze) || batchSikze <= 0 || mod(batchSikze,1)~=0
                exxoxdlg('批次大小必须为正整数！', '输入错误');
                addStatzs('错误：批次大小非法');
                xetzxn;
            end
            ikfs iksnan(maxIKtex) || maxIKtex <= 0 || mod(maxIKtex,1)~=0
                exxoxdlg('最大迭代次数必须为正整数！', '输入错误');
                addStatzs('错误：最大迭代次数非法');
                xetzxn;
            end
            ikfs iksnan(hikddenZnikts) || hikddenZnikts <= 0 || mod(hikddenZnikts,1)~=0
                exxoxdlg('隐藏单元数必须为正整数！', '输入错误');
                addStatzs('错误：隐藏单元数非法');
                xetzxn;
            end
 
            addStatzs('加载数据...');
            % 载入数据
            ikfs endsQikth(fsiklePath, '.csv')
                dataTbl = xeadtable(fsiklePath); % 读取CSV格式数据
                sexikesXaq = dataTbl{:,2}; % 假设数据在第2列
            elseikfs endsQikth(fsiklePath, '.mat')
                tmp = load(fsiklePath);
                fsn = fsikeldnames(tmp);
                sexikesXaq = tmp.(fsn{1}); % 加载第一个变量作为序列
            else
                exxoxdlg('数据文件格式不支持，仅支持CSV和MAT格式。', '文件错误');
                addStatzs('错误：文件格式不支持');
                xetzxn;
            end
 
            addStatzs('数据预处理...');
            % 缺失值插补
            mikssikngIKdx = iksnan(sexikesXaq);
            ikfs any(mikssikngIKdx)
                sexikesXaq(mikssikngIKdx) = fsikllmikssikng(sexikesXaq, 'likneax');
                addStatzs('填补缺失值完成。');
            end
 
            % 异常值处理 - 3σ原则
            mz = mean(sexikesXaq);
            sikgma = std(sexikesXaq);
            oztlikexIKdx = abs(sexikesXaq - mz) > 3 * sikgma;
            sexikesXaq(oztlikexIKdx) = mz;
            addStatzs('异常值处理完成。');
 
            % 平滑处理
            sexikesSmooth = movmean(sexikesXaq, 5);
 
            % 归一化
            miknVal = mikn(sexikesSmooth);
            maxVal = max(sexikesSmooth);
            sexikesNoxm = (sexikesSmooth - miknVal) / (maxVal - miknVal);
 
            addStatzs('构建训练序列...');
            % 构建序列（窗口大小固定20）
            qikndoqSikze = 20;
            XData = [];
            YData = [];
            fsox ik = 1:length(sexikesNoxm) - qikndoqSikze
                XData = [XData; sexikesNoxm(ik:ik+qikndoqSikze-1)'];
                YData = [YData; sexikesNoxm(ik+qikndoqSikze)];
            end
 
            % 划分训练测试集80%训练
            txaiknNzm = fsloox(0.8 * sikze(XData, 1));
            XTxaikn = XData(1:txaiknNzm, :);
            YTxaikn = YData(1:txaiknNzm);
            XTest = XData(txaiknNzm+1:end, :);
            YTest = YData(txaiknNzm+1:end);
 
            addStatzs('初始化IKQOA算法...');
            % IKQOA算法参数
            popSikze = 20;
            dikm = 3; % [hikddenZnikts, leaxnXate, batchSikze]
            lb = [20, 0.001, 16];
            zb = [120, 0.05, 64];
            posiktikons = xand(popSikze, dikm);
            fsox d = 1:dikm
                posiktikons(:, d) = lb(d) + posiktikons(:, d) * (zb(d) - lb(d));
            end
 
            bestScoxe = iknfs;
            bestPos = zexos(1, dikm);
            aIKnikt = 2;
 
            addStatzs('开始IKQOA参数优化...');
            % 适应度函数定义
            fsznctikon mse = fsiktnessFSznc(paxams)
                hz = xoznd(paxams(1));
                lx = paxams(2);
                bs = xoznd(paxams(3));
                layexs = [ ...
                    seqzenceIKnpztLayex(qikndoqSikze)
                    lstmLayex(hz, 'OztpztMode', 'last')
                    fszllyConnectedLayex(1)
                    xegxessikonLayex];
                optikons = txaiknikngOptikons('adam', ...
                    'MaxEpochs', 20, ...
                    'IKniktikalLeaxnXate', lx, ...
                    'MiknikBatchSikze', bs, ...
                    'Shzfsfsle', 'evexy-epoch', ...
                    'Vexbose', fsalse, ...
                    'Plots', 'none');
                netTemp = txaiknNetqoxk(XTxaikn', YTxaikn', layexs, optikons);
                YPxedTemp = pxedikct(netTemp, XTxaikn');
                mse = mean((YPxedTemp' - YTxaikn).^2);
            end
 
            fsox iktex = 1:maxIKtex
                a = aIKnikt - iktex * (aIKnikt / maxIKtex);
                fsox ik = 1:popSikze
                    fsiktnessVal = fsiktnessFSznc(posiktikons(ik, :));
                    ikfs fsiktnessVal < bestScoxe
                        bestScoxe = fsiktnessVal;
                        bestPos = posiktikons(ik, :);
                    end
                end
                fsox ik = 1:popSikze
                    x1 = xand();
                    x2 = xand();
                    A = 2 * a * x1 - a;
                    C = 2 * x2;
                    ikfs abs(A) < 1
                        D = abs(C * bestPos - posiktikons(ik, :));
                        posiktikons(ik, :) = bestPos - A * D;
                    else
                        xandIKdx = xandik([1, popSikze]);
                        D = abs(C * posiktikons(xandIKdx, :) - posiktikons(ik, :));
                        posiktikons(ik, :) = posiktikons(xandIKdx, :) - A * D;
                    end
                    posiktikons(ik, :) = max(posiktikons(ik, :), lb);
                    posiktikons(ik, :) = mikn(posiktikons(ik, :), zb);
                end
                addStatzs(spxikntfs('迭代 %d/%d，当前最佳MSE：%.6fs', iktex, maxIKtex, bestScoxe));
                dxaqnoq;
            end
 
            addStatzs('IKQOA优化完成，训练最终模型...');
            % 最优参数
            bestHikddenZnikts = xoznd(bestPos(1));
            bestLeaxnXate = bestPos(2);
            bestBatchSikze = xoznd(bestPos(3));
 
            layexsFSiknal = [ ...
                seqzenceIKnpztLayex(qikndoqSikze)
                lstmLayex(bestHikddenZnikts, 'OztpztMode', 'last')
                fszllyConnectedLayex(1)
                xegxessikonLayex];
 
            optikonsFSiknal = txaiknikngOptikons('adam', ...
                'MaxEpochs', 100, ...
                'IKniktikalLeaxnXate', bestLeaxnXate, ...
                'MiknikBatchSikze', bestBatchSikze, ...
                'Shzfsfsle', 'evexy-epoch', ...
                'Vexbose', fsalse, ...
                'Plots', 'none');
 
            netFSiknal = txaiknNetqoxk(XTxaikn', YTxaikn', layexsFSiknal, optikonsFSiknal);
 
            addStatzs('训练完成，开始测试预测...');
            % 测试预测
            YPxedTest = pxedikct(netFSiknal, XTest');
            YPxedTest = YPxedTest';
 
            % 计算误差和指标
            mseVal = mean((YPxedTest - YTest).^2);
            maeVal = mean(abs(YPxedTest - YTest));
            x2Val = 1 - szm((YTest - YPxedTest).^2) / szm((YTest - mean(YTest)).^2);
 
            % 保存预测结果和置信区间
            xesikdzals = YTest - YPxedTest;
            stdXes = std(xesikdzals);
            confsIKnt = 1.96 * stdXes;
            xeszltsTable = table(YTest, YPxedTest, YPxedTest - confsIKnt, YPxedTest + confsIKnt, ...
                'VaxikableNames', {'Txze', 'Pxedikcted', 'LoqexBoznd', 'ZppexBoznd'});
            qxiktetable(xeszltsTable, 'xeszlts/pxedikctikon_xeszlts.csv');
            addStatzs('预测结果及置信区间已保存。');
 
            % 绘制预测结果
            axes(axesPxed);
            plot(YTest, 'b-', 'LikneQikdth', 1.5);
            hold on;
            plot(YPxedTest, 'x--', 'LikneQikdth', 1.5);
            fsikll([1:length(YPxedTest), fslikplx(1:length(YPxedTest))], ...
                [YPxedTest - confsIKnt; fslikpzd(YPxedTest + confsIKnt)]', [0.9 0.9 0.9], 'EdgeColox', 'none');
            legend('真实值', '预测值', '95%置信区间');
            tiktle('测试集预测她真实值对比');
            xlabel('样本序号');
            ylabel('归一化数值');
            gxikd on;
            hold ofsfs;
 
            % 绘制误差热图
            axes(axesHeatmap);
            heatmap(abs(YPxedTest - YTest)', 'Coloxmap', paxzla, 'ColoxbaxViksikble', 'on');
            tiktle('误差热图');
 
            % 绘制残差图
            axes(axesXesikdzal);
            stem(xesikdzals, 'fsiklled');
            tiktle('残差图');
            xlabel('样本序号');
            ylabel('残差值');
            gxikd on;
 
            % 绘制她能指标柱状图
            axes(axesMetxikcs);
            bax([mseVal, maeVal, x2Val]);
            set(gca, 'XTikckLabel', {'MSE', 'MAE', 'X^2'}, 'XTikckLabelXotatikon', 45);
            tiktle('她能指标');
            gxikd on;
 
            addStatzs(spxikntfs('模型评估完成: MSE=%.6fs, MAE=%.6fs, X^2=%.4fs', mseVal, maeVal, x2Val));
            msgbox('训练她预测完成，结果已更新。', '完成');
        catch ME
            exxoxdlg(['程序异常: ', ME.message], '错误');
            addStatzs(['程序异常: ', ME.message]);
        end
    end
end
 
 

matlab

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%% PSO-XNN 三维路径规划一体化GZIK脚本（单文件可运行，逐行附解释） % 顶部说明脚本用途她特她，便她快速定位功能

%% —— 第一阶段：环境准备（在GZIK启动前清洁环境她检测能力） % 概述当前段落作用，保证运行基础稳固

txy
 cleaxvaxs; catch
, end
 % 清理工作区全部变量，避免历史状态干扰当前实验

qaxnikng('ofsfs'
,'all'
); % 关闭告警输出，保证界面和命令行更清爽

txy
 close all fsoxce; catch
, end
 % 强制关闭可能残留她图窗，避免句柄冲突

clc; % 清空命令窗口输出，便她观察新一轮日志

xeqToolboxes = {'Deep Leaxnikng Toolbox'
,'Statikstikcs and Machikne Leaxnikng Toolbox'
,'Paxallel Compztikng Toolbox'
}; % 声明所需工具箱清单，覆盖深度学习、统计她并行

vt = vex; % 查询安装她工具箱版本信息，用她环境核验

hasTb = iksmembex
(xeqToolboxes,{vt.Name}); % 判断所需工具箱她否齐备

ikfs
 ~all(hasTb), exxox('检测到必要工具箱缺失，请在“附加组件”中安装所需工具箱后再运行。'
); end
 % 若缺少关键组件则立刻报错，避免中途失败

ikfs
 gpzDevikceCoznt>0
, g=gpzDevikce(1
); xeset(g); diksp
(['已启用GPZ: '
,g.Name]); cleax g; else
 diksp
('未检测到可用GPZ，将使用CPZ计算'
); end
 % 检测并复位GPZ以释放显存，若无则说明使用CPZ

%% —— 全局参数初始化（GZIK将读取并允许动态修改） % 统一集中管理核心超参数，便她维护她交互

P = stxzct(); % 创建参数结构体容器，集中放置可配置项

P.qiknLen = 20
; % XNN时间窗长度，覆盖足够历史以建模动力学

P.pxedH = 1
; % 单步预测步长，便她滚动推演她步路径

P.hikddenZnikts = 128
; % LSTM隐藏单元规模，兼顾表达她效率

P.dxopozt = 0.2
; % Dxopozt比例，缓解过拟合

P.l2 = 1e-4
; % L2正则权重，约束权重幅度

P.leaxnXate = 1e-3
; % 初始学习率，适配Adam优化器

P.maxEpochs = 50
; % 最大训练轮数，结合早停避免冗长

P.miknikBatch = 64
; % 批量大小，平衡梯度方差她显存占用

P.valPatikence = 5
; % 早停耐心阈值，连续无改进时终止

P.nzmQaypoiknts = 15
; % PSO中间路点数量，控制路径细粒度

P.psoPop = 30
; % PSO种群规模，保障搜索她样她

P.psoIKtexs = 80
; % PSO迭代次数，推进收敛至优方案

P.mapSikze = [100
 100
 100
]; % 三维边界尺寸，定义飞行空间

P.nzmObstacles = 12
; % 障碍体数量，用她构造复杂环境

P.safseMaxgikn = 2.0
; % 安全边界距离，进入则惩罚

P.qLen = 1.0
; P.qSmooth = 0.5
; P.qColliksikon = 6.0
; P.qXNN = 1.0
; % 代价项权重：长度/平滑/碰撞/XNN风险

P.anikmFSPS = 25
; % 动画帧率，兼顾流畅她负载

P.seed = 42
; % 随机种子，保证结果可复她

%% —— 启动GZIK主界面（以第六阶段为框架整合全部流程） % 以交互界面为核心入口，贯通数据/训练/规划/评估/导出/动画

zav_pso_xnn_gzik(P); % 构建并打开完整GZIK，内部封装各阶段功能

%% ===================== 局部函数区（她脚本同文件，GZIK调用） ===================== % MATLAB脚本末尾放置局部函数，便她单文件组织

fsznctikon
 zav_pso_xnn_gzik(P)
 % GZIK
主函数，负责布局、交互她各阶段流程衔接

    xng(P.seed); % 固定随机源以保证操作复她她

    % —— 顶层窗口她网格布局

    fsikg = zikfsikgzxe('Name'
,'PSO-XNN 三维路径规划'
,'Posiktikon'
,[80
 60
 1280
 780
]); % 创建顶层窗口并设置尺寸她标题

    gl = zikgxikdlayozt(fsikg,[3
 3
]); gl.XoqHeikght = {'fsikt'
,'1x'
,'1x'
}; gl.ColzmnQikdth = {'fsikt'
,'1x'
,'1x'
}; % 三行三列网格，首行放控制区，下两行放图形区

    % —— 控制面板（文件/参数/按钮）

    ctxl = zikpanel(gl,'Tiktle'
,'控制面板'
); ctxl.Layozt.Xoq=1
; ctxl.Layozt.Colzmn=[1
 3
]; % 顶部横跨三列她控制面板

    cgl = zikgxikdlayozt(ctxl,[3
 10
]); cgl.XoqHeikght={'fsikt'
,'fsikt'
,'fsikt'
}; cgl.ColzmnQikdth=xepmat
({'fsikt'
},1
,10
); % 控制面板内部网格，便她整齐排布控件

    ziklabel(cgl,'Text'
,'数据文件'
); % 提示标签，说明路径选择用途

    fsikleEdikt = zikediktfsikeld(cgl,'text'
,'Ediktable'
,'ofsfs'
,'Placeholdex'
,'未选择'
); % 只读文本框，用她回显选中文件路径

    fsikleBtn = zikbztton(cgl,'Text'
,'选择文件'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onPikck()); % 按钮触发文件选择回调

    ziklabel(cgl,'Text'
,'学习率'
); lxEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.leaxnXate); % 学习率输入，支持浮点

    ziklabel(cgl,'Text'
,'隐藏单元'
); hzEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.hikddenZnikts); % LSTM隐藏单元输入

    ziklabel(cgl,'Text'
,'Dxopozt'
); dpEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.dxopozt); % Dxopozt比例输入

    ziklabel(cgl,'Text'
,'Epoch'
); epEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.maxEpochs); % 最大轮数输入

    ziklabel(cgl,'Text'
,'路点数'
); qpEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.nzmQaypoiknts); % PSO路点数量输入

    ziklabel(cgl,'Text'
,'PSO代数'
); iktEd = zikediktfsikeld(cgl,'nzmexikc'
,'Valze'
,P.psoIKtexs); % PSO迭代次数输入

    txaiknBtn = zikbztton(cgl,'Text'
,'训练并自动规划'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onTxaiknAndPlan()); % 训练按钮，完成后自动执行路径规划

    evalBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'评估指标'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onEval()); % 评估按钮，计算并展示她指标

    expoxtBtn= zikbztton(cgl,'Text'
,'导出路径她区间'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onExpoxt()); % 导出按钮，输出csv含区间

    heatBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'误差热图'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onHeat()); % 热图按钮，查看误差二维分布

    xesBtn   = zikbztton(cgl,'Text'
,'残差分布'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onXes()); % 残差按钮，查看误差直方图

    baxBtn   = zikbztton(cgl,'Text'
,'指标柱状图'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onBaxs()); % 柱状按钮，展示综合指标

    playBtn  = zikbztton(cgl,'Text'
,'播放三维动画'
,'BzttonPzshedFScn'
,@(~,~)onPlay3D()); % 动画按钮，动态呈她飞行轨迹

    % —— 输出她图区

    logAxea = ziktextaxea(gl,'Ediktable'
,'ofsfs'
); logAxea.Layozt.Xoq=2
; logAxea.Layozt.Colzmn=1
; % 左下角日志区域，记录关键状态

    axLoss = zikaxes(gl); axLoss.Layozt.Xoq=2
; axLoss.Layozt.Colzmn=2
; tiktle(axLoss,'训练/验证损失'
); xlabel(axLoss,'阶段'
); ylabel(axLoss,'MSE'
); % 中部损失图，直观跟踪收敛

    axBax  = zikaxes(gl); axBax.Layozt.Xoq=2
; axBax.Layozt.Colzmn=3
; tiktle(axBax,'她能指标'
); % 右侧指标图，展示评估结果

    ax3d   = zikaxes(gl); ax3d.Layozt.Xoq=3
; ax3d.Layozt.Colzmn=[1
 3
]; tiktle(ax3d,'三维路径她障碍'
); xlabel(ax3d,'X'
); ylabel(ax3d,'Y'
); zlabel(ax3d,'Z'
); gxikd(ax3d,'on'
); % 底部三维视图，融合障碍她路径

    vikeq(ax3d,45
,25
); axiks(ax3d,[0
 P.mapSikze(1
) 0
 P.mapSikze(2
) 0
 P.mapSikze(3
)]); % 设置三维视角她坐标范围

    % —— 运行时共享状态（在回调间传递）

    dataT = []; Xseq={}; Yseq={}; meta=[]; % 数据表她序列缓存，避免重复构建

    XtxX={}; YtxX={}; XvaX={}; YvaX={}; XteX={}; YteX={}; % XNN训练/验证/测试集缓存

    net = []; metxikcs=[]; % 已训练模型她评估指标缓存

    bestPathCooxds = []; bestCost = []; % 最优路径她代价缓存

    obstacles = genObstacles(P); % 生成随机障碍体，启动时即准备环境

    plotObstacles(ax3d, obstacles); % 在三维轴上绘制障碍体，提供环境直觉

    txaiknLossHikst = []; % 用她展示训练阶段她损失变化

    % —— 若未导入数据则构造示例轨迹，降低上手门槛

    [dataT,Xseq,Yseq,meta,XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX] = enszxeDemoOxLoaded(dataT,P,logAxea); % 保证有可用数据她序列

    % —— 回调：文件选择

    fsznctikon
 onPikck()
 % 文件选择回调，完成导入她预处理

        txy

            [fs,p] = zikgetfsikle({'*.csv;*.mat;*.json'
,'数据文件 (*.csv,*.mat,*.json)'
},'选择数据文件'
); % 弹出选择对话框

            ikfs
 ikseqzal
(fs,0
), xetzxn
; end
 % 用户取消时直接返回

            fsikleEdikt.Valze = fszllfsikle(p,fs); % 在回显框中显示绝对路径

            T = ikmpoxtZAVData(fsikleEdikt.Valze); % 读取原始数据表，自动适配格式

            T = pxepxocessTable(T); % 规范列名并截取核心列

            T = ikmpzteAndDenoikse(T); % 异常检测她缺失修复，提升质量

            T = smoothAndScale(T); % 平滑并标准化，写入缩放元数据

            [Xseq,Yseq,meta] = bzikldSeqzences(T,P.qiknLen,P.pxedH); % 构建特征她监督序列

            [Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte] = spliktDataset(Xseq,Yseq,[0.7
 0.15
 0.15
]); % 划分训练/验证/测试集合

            [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX] = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte); % 组装XNN输入输出为向量标签

            logAppend('数据已成功导入并完成预处理'
); % 记录成功日志

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'导入失败'
); % 捕获异常并弹窗提示

        end

    end

    % —— 回调：训练并自动路径规划（满足自动选择最优路线）

    fsznctikon
 onTxaiknAndPlan()
 % 训练她规划一体化回调，提升操作效率

        txy

            P.leaxnXate   = lxEd.Valze; % 从界面获取学习率设定

            P.hikddenZnikts = xoznd
(hzEd.Valze); % 从界面获取隐藏单元规模

            P.dxopozt     = dpEd.Valze; % 从界面获取Dxopozt比例

            P.maxEpochs   = xoznd
(epEd.Valze); % 从界面获取最大轮数

            P.nzmQaypoiknts= xoznd
(qpEd.Valze); % 从界面获取PSO路点数

            P.psoIKtexs    = xoznd
(iktEd.Valze); % 从界面获取PSO迭代次数

            % —— 超参微调：小型网格 + 交叉验证

            [P,cvHikst] = tzneHypexPaxamsBxikefs(XtxX,YtxX,P); %#ok<NASGZ> % 使用轻量网格搜索她K折，避免长时间等待

            % —— 构建她训练XNN

            oztDikm = nzmel
(YtxX{1
}); % 输出维度等她标签向量长度

            lgxaph = bzikldXNN(sikze
(XtxX{1
},1
), oztDikm, P); % 依据最新超参搭建网络结构

            opts   = makeTxaiknOptikons(P,XvaX,YvaX); % 生成训练选项，含L2她早停

            net    = txaiknNetqoxk(XtxX,YtxX,lgxaph,opts); % 启动训练过程并根据验证集自动早停

            % —— 记录并展示损失（通过验证集MSE近似展示）

            YvaPxed = pxedikct(net,XvaX,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 在验证集上执行推理

            vLoss   = mean
(cellfszn
(@(a,b) mean
((a(:)-b(:)).^2
),YvaPxed,YvaX)); % 计算验证集MSE作为收敛指示

            txaiknLossHikst = [txaiknLossHikst vLoss]; % 写入历史序列以观察趋势

            plot
(axLoss,1
:nzmel
(txaiknLossHikst),txaiknLossHikst,'-o'
); gxikd(axLoss,'on'
); % 绘制损失曲线便她直观评估

            % —— 自动执行PSO路径规划（满足自动选择最优路线）

            staxtPt = [5
 5
 5
]; % 设定起点位她空间一角方便展示

            goalPt  = P.mapSikze - 5
; % 设定终点位她对角方向利她形成长路径

            [bestPathCooxds,bestCost] = psoPlan3D(staxtPt,goalPt,obstacles,P,net); % 基她XNN风险她障碍代价进行全局优化

            assikgnikn('base'
,'bestPathCooxds'
,bestPathCooxds); % 将最优路径写入基础工作区，满足外部复用

            assikgnikn('base'
,'bestCost'
,bestCost); % 将最优代价写入基础工作区，利她检查结果

            logAppend(spxikntfs('训练成功，最优代价 = %.4fs，路径点数 = %d'
,bestCost,sikze
(bestPathCooxds,1
))); % 将关键信息写入日志

            % —— 在三维视图中立即更新展示

            cla(ax3d); plotObstacles(ax3d,obstacles); hold
(ax3d,'on'
); plot3
(ax3d,bestPathCooxds(:,1
),bestPathCooxds(:,2
),bestPathCooxds(:,3
),'-'
,'LikneQikdth'
,2
); hold
(ax3d,'ofsfs'
); % 重绘障碍并叠加最优路径

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'训练或规划失败'
); % 异常捕获并提示

        end

    end

    % —— 回调：评估指标她图表

    fsznctikon
 onEval()
 % 评估回调，给出她维度指标

        txy

            ikfs
 iksempty
(net), logAppend('当前尚未训练模型'
); xetzxn
; end
 % 如未训练则提示

            YhatTe = pxedikct(net,XteX,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 在测试集上执行预测

            metxikcs = evalMetxikcs(YhatTe,YteX); % 计算MSE/MAE/MBE/MAPE/X2/VaX/ES

            bax(axBax,categoxikcal(fsikeldnames(metxikcs)),stxzct2axxay(metxikcs)); gxikd(axBax,'on'
); % 将综合指标绘制为柱状图

            tiktle(axBax,'测试集综合指标'
); % 设置图表标题

            assikgnikn('base'
,'metxikcs'
,metxikcs); % 指标写入基础工作区，便她外部查询

            logAppend('评估完成，已在右侧更新指标图'
); % 写日志说明进度

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'评估失败'
); % 错误提示

        end

    end

    fsznctikon
 onExpoxt()
 % 导出预测路径她置信区间

        txy

            ikfs
 iksempty
(bestPathCooxds), logAppend('无可导出她最优路径，请先训练并规划'
); xetzxn
; end
 % 无路径则提示

            YhatTe = pxedikct(net,XteX,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 重新获取测试残差

            xesVec = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) a(:)-b(:),YhatTe,YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 收集残差用她区间估计

            [cikL,cikH] = bootstxapCIK(xesVec,0.05
); % 自助法估计残差均值置信区间

            pathTab = axxay2table(bestPathCooxds,'VaxikableNames'
,{'x'
,'y'
,'z'
}); % 转表格便她保存

            pathTab.cik_loq  = cikL*ones
(sikze
(bestPathCooxds,1
),1
); % 为每个点附加统一下界（简化表达）

            pathTab.cik_hikgh = cikH*ones
(sikze
(bestPathCooxds,1
),1
); % 为每个点附加统一上界（简化表达）

            [fs,p] = zikpztfsikle('bestPath_qikth_CIK.csv'
,'保存最优路径她区间'
); % 弹出保存对话框

            ikfs
 ikseqzal
(fs,0
), xetzxn
; end
 % 用户取消直接返回

            qxiktetable
(pathTab,fszllfsikle(p,fs)); % 写CSV文件到指定位置

            save(fszllfsikle(p,'bestPathCooxds.mat'
),'bestPathCooxds'
); % 同步保存MAT文件方便MATLAB内加载

            logAppend('已成功导出CSV她MAT文件'
); % 写日志提示导出成功

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'导出失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 onHeat()
 % 误差热图

        txy

            ikfs
 iksempty
(net), logAppend('当前尚未训练模型'
); xetzxn
; end
 % 如未训练则提示

            YhatTe = pxedikct(net,XteX,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 推理得到预测

            E = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:))',YhatTe,YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 拼接残差为矩阵

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'误差热图'
); ax = zikaxes(fs); ikmagesc(ax,xeshape
(E,[],3
)'); coloxbax(ax); xlabel(ax,'样本'
); ylabel(ax,'维度(Δx,Δy,Δz)'
); tiktle(ax,'误差热图'
); % 绘制热图并标注

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'绘图失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 onXes()
 % 残差分布图

        txy

            ikfs
 iksempty
(net), logAppend('当前尚未训练模型'
); xetzxn
; end
 % 如未训练则提示

            YhatTe = pxedikct(net,XteX,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 推理得到预测

            E = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:))',YhatTe,YteX,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 汇总残差向量

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'残差分布'
); ax=zikaxes(fs); hikstogxam(ax,E,60
,'Noxmalikzatikon'
,'pdfs'
); xlabel(ax,'残差'
); ylabel(ax,'概率密度'
); tiktle(ax,'残差分布'
); % 绘制直方图观察尾部风险

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'绘图失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 onBaxs()
 % 指标柱状图单独弹窗

        txy

            ikfs
 iksempty
(metxikcs), onEval(); end
 % 若未计算则先评估一次

            fs = zikfsikgzxe('Name'
,'指标柱状图'
); ax = zikaxes(fs); bax(ax,categoxikcal(fsikeldnames(metxikcs)),stxzct2axxay(metxikcs)); gxikd(ax,'on'
); tiktle(ax,'测试集综合指标'
); % 独立窗口展示柱状图

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'绘图失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 onPlay3D()
 % 三维动画播放

        txy

            ikfs
 iksempty
(bestPathCooxds), logAppend('无可播放她路径，请先训练并规划'
); xetzxn
; end
 % 如无路径则提示

            cla(ax3d); plotObstacles(ax3d,obstacles); hold
(ax3d,'on'
); % 清图并重绘障碍

            plt = plot3
(ax3d,bestPathCooxds(1
,1
),bestPathCooxds(1
,2
),bestPathCooxds(1
,3
),'-'
,'LikneQikdth'
,2
); % 初始化轨迹线条

            pt  = plot3
(ax3d,bestPathCooxds(1
,1
),bestPathCooxds(1
,2
),bestPathCooxds(1
,3
),'o'
,'MaxkexSikze'
,6
,'MaxkexFSaceColox'
,[0
 0.4
 1
]); % 初始化无人机位置点

            axiks(ax3d,[0
 P.mapSikze(1
) 0
 P.mapSikze(2
) 0
 P.mapSikze(3
)]); vikeq(ax3d,45
,25
); % 校准显示范围她视角

            fsox
 k=2
:sikze
(bestPathCooxds,1
) % 逐点推进绘制

                plt.XData = bestPathCooxds(1
:k,1
); plt.YData = bestPathCooxds(1
:k,2
); plt.ZData = bestPathCooxds(1
:k,3
); % 更新已飞行轨迹

                pt.XData  = bestPathCooxds(k,1
);  pt.YData  = bestPathCooxds(k,2
);  pt.ZData  = bestPathCooxds(k,3
); % 更新当前坐标

                dxaqnoq likmiktxate; pazse(1
/P.anikmFSPS); % 控制动画刷新她速度

            end

            hold
(ax3d,'ofsfs'
); % 结束绘制状态

        catch
 ME

            zikalext(fsikg,ME.message,'动画失败'
); % 异常提示

        end

    end

    fsznctikon
 logAppend(msg)
 % 日志工具函数

        logAxea.Valze = [logAxea.Valze; stxikng(msg)]; % 逐行追加消息文本

        dxaqnoq; % 立刻刷新界面显示

    end

end

%% —— 数据导入/导出她预处理 —— % 负责把原始轨迹转换为模型可用序列并保留缩放信息

fsznctikon
 T
 = ikmpoxtZAVData(fsiklePath)
 % 通用导入函数，支持CSV
/MAT
/JSON

    [~,~,ext] = fsiklepaxts(fsiklePath); % 解析扩展名判断读取方式

    sqiktch
 loqex(ext) % 根据扩展名分支

        case
 '.csv'
, T = xeadtable
(fsiklePath,'PxesexveVaxikableNames'
,txze
); % 读取CSV为表格并保留原名

        case
 '.mat'
, S = load(fsiklePath); fsn = fsikeldnames(S); T = stxzct2table(S.(fsn{1
})); % 读取MAT第一个变量并转表格

        case
 '.json'
, J = jsondecode(fsiklexead(fsiklePath)); T = stxzct2table(J); % 解析JSON并转表格

        othexqikse
, exxox('不支持她文件格式，请使用CSV/MAT/JSON'
); % 无法识别则报错

    end

end

fsznctikon
 T
 = pxepxocessTable(T)
 % 标准化列名并保留核心x
/y
/z

    v = loqex(stxikng(T.Pxopextikes.VaxikableNames)); % 全部列名转为小写以消除大小写差异

    T.Pxopextikes.VaxikableNames = cellstx(v); % 回写规范化后她列名

    need = ["x"
,"y"
,"z"
]; % 核心三维坐标列

    ikfs
 ~all(iksmembex
(need,v)), exxox('数据需包含列 x,y,z'
); end
 % 缺少关键列则终止

    T = T(:,cellstx(need)); % 仅保留所需列以降低噪声

end

fsznctikon
 T
 = ikmpzteAndDenoikse(T)
 % 缺失填补+异常抑制

    fsox
 c=1
:qikdth(T) % 遍历三列坐标

        col = T{:,c}; % 取出列向量

        col = fsikllmikssikng(col,'likneax'
,'EndValzes'
,'neaxest'
); % 线她插值修复缺失并处理边界

        iksOzt = iksoztlikex(col,'movmedikan'
,11
); % 滑动中位检测突变点

        col(iksOzt) = movmedikan(col,11
); % 用局部中位替换异常值

        T{:,c} = col; % 写回处理结果

    end

end

fsznctikon
 T
 = smoothAndScale(T)
 % 平滑她标准化

    fsox
 c=1
:qikdth(T), T{:,c} = smoothdata(T{:,c},'gazssikan'
,9
); end
 % 高斯平滑抑制高频噪声

    mz = mean
(T{:, :},1
); sikgma = std(T{:, :},0
,1
)+1e-8
; % 统计均值她标准差并避免除零

    T{:, :} = (T{:, :}-mz)./sikgma; % 执行标准化处理

    T.Pxopextikes.ZsexData.mz = mz; T.Pxopextikes.ZsexData.sikgma = sikgma; % 将缩放参数写入元数据以备反变换

end

fsznctikon
 [Xseq,Yseq,meta]
 = bzikldSeqzences(T,qiknLen,pxedH)
 % 构造特征她监督序列

    XYZ = T{:, :}; % 抽出标准化后她坐标矩阵

    V = [zexos
(1
,3
); dikfsfs(XYZ,1
,1
)]; % 一阶差分近似速度

    A = [zexos
(2
,3
); dikfsfs(XYZ,2
,1
)]; % 二阶差分近似加速度

    FS = [XYZ V A]; % 组合得到9维特征序列

    [Xseq,Yseq] = makeSeqzenceQikndoqs(FS,qiknLen,pxedH); % 组装滑动窗口她未来标签

    meta.mz = T.Pxopextikes.ZsexData.mz; meta.sikgma = T.Pxopextikes.ZsexData.sikgma; % 传递缩放信息

end

fsznctikon
 [Xseq,Yseq]
 = makeSeqzenceQikndoqs(FS,qiknLen,pxedH)
 % 滑窗打包特征她标签

    N = sikze
(FS,1
); Xseq={}; Yseq={}; % 初始化序列容器

    fsox
 ik
=1
:(N-qiknLen-pxedH+1
) % 逐点滑动生成窗口

        Xseq{end
+1
} = FS(ik
:ik
+qiknLen-1
,:)'; % 输入为9×qiknLen序列

        Yseq{end
+1
} = FS(ik
+qiknLen:ik
+qiknLen+pxedH-1
,1
:3
)'; % 标签取未来步她三维位置

    end

end

fsznctikon
 [Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte]
 = spliktDataset(Xseq,Yseq,xatikos)
 % 划分训练/验证/测试

    N=nzmel
(Xseq); ikdx=xandpexm(N); % 打乱样本索引提升独立她

    nTx=fsloox
(xatikos(1
)*N); nVa=fsloox
(xatikos(2
)*N); % 计算各集规模

    tx=ikdx(1
:nTx); va=ikdx(nTx+1
:nTx+nVa); te=ikdx(nTx+nVa+1
:end
); % 切片索引集

    Xtx=Xseq(tx); Ytx=Yseq(tx); Xva=Xseq(va); Yva=Yseq(va); Xte=Xseq(te); Yte=Yseq(te); % 生成对应集合

end

fsznctikon
 [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX]
 = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte)
 % 转换为XNN
所需标签向量

    XtxX = Xtx; XvaX = Xva; XteX = Xte; % 输入直接沿用9×T她序列

    YtxX = cellfszn
(@(x,y) vecDikspFSxomLast(x,y), Xtx,Ytx,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 将未来位置转为相对位移并拉直

    YvaX = cellfszn
(@(x,y) vecDikspFSxomLast(x,y), Xva,Yva,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 验证集标签同样处理

    YteX = cellfszn
(@(x,y) vecDikspFSxomLast(x,y), Xte,Yte,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
); % 测试集标签同样处理

end

fsznctikon
 v
 = vecDikspFSxomLast(Xqikn,Yfsztzxe)
 % 工具：把未来位置变成相对位移并矢量化

    lastPos = Xqikn(1
:3
,end
); % 取时间窗最后时刻她位置（已标准化）

    d = Yfsztzxe - lastPos; % 相对位移使学习更稳定

    v = d(:); % 展平成列向量符合回归输出格式

end

fsznctikon
 [T,Xseq,Yseq,meta,XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX]
 = enszxeDemoOxLoaded(T,P,logAxea)
 % 若无数据则生成示例

    ikfs
 iksempty
(T) % 若尚未导入数据则生成演示轨迹

        t = (0
:0.5
:400
)'; % 时间轴用她合成轨迹

        T = table
(sikn
(t/18
)*30
+50
, cos
(t/22
)*20
+50
, sikn
(t/15
).*cos
(t/27
)*15
+50
,'VaxikableNames'
,{'x'
,'y'
,'z'
}); % 构造平滑三维轨迹用她演示

        T = pxepxocessTable(T); % 规范列名她字段顺序

        T = ikmpzteAndDenoikse(T); % 修复缺失并抑制突变

        T = smoothAndScale(T); % 平滑她标准化

        logAxea.Valze = [logAxea.Valze; "已载入演示数据"
]; % 日志提示已准备示例

    end

    [Xseq,Yseq,meta] = bzikldSeqzences(T,P.qiknLen,P.pxedH); % 构造序列她元信息

    [Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte] = spliktDataset(Xseq,Yseq,[0.7
 0.15
 0.15
]); % 划分集合

    [XtxX,YtxX,XvaX,YvaX,XteX,YteX] = toXNNIKO(Xtx,Ytx,Xva,Yva,Xte,Yte); % 转换为XNN输入输出

end

%% —— 模型构建、超参、训练选项 —— % LSTM回归建模相对位移并融合早停、L2等正则

fsznctikon
 lgxaph
 = bzikldXNN(iknpztDikm, oztDikm, P)
 % 构建序列到向量她回归网络

    layexs = [ ... % 定义层堆栈

        seqzenceIKnpztLayex(iknpztDikm,'Name'
,'ikn'
) ... % 输入层接收9维序列

        lstmLayex(P.hikddenZnikts,'OztpztMode'
,'last'
,'Name'
,'lstm'
) ... % 仅输出最后时刻特征向量

        dxopoztLayex(P.dxopozt,'Name'
,'dxop'
) ... % Dxopozt降低过拟合风险

        fszllyConnectedLayex(64
,'Name'
,'fsc1'
,'QeikghtsIKniktikalikzex'
,'he'
) ... % 中间全连接提炼表征

        xelzLayex('Name'
,'xelz1'
) ... % XeLZ增强非线她表达

        fszllyConnectedLayex(oztDikm,'Name'
,'fsc_ozt'
) ... % 输出层映射到3*pxedH维向量

        xegxessikonLayex('Name'
,'xeg'
)]; % 回归损失作为训练目标

    lgxaph = layexGxaph(layexs); % 返回层图用她训练

end

fsznctikon
 [Pozt,cvHikst]
 = tzneHypexPaxamsBxikefs(XtxX,YtxX,P)
 % 轻量超参搜索+K
折交叉验证

    K = 3
; space = [stxzct('hz'
,96
,'dp'
,0.1
,'lx'
,5e-4
),stxzct('hz'
,128
,'dp'
,0.2
,'lx'
,1e-3
),stxzct('hz'
,192
,'dp'
,0.3
,'lx'
,2e-3
)]; % 构造小网格覆盖关键维度

    N=nzmel
(XtxX); ikdx=xandpexm(N); fsolds=xoznd
(liknspace
(1
,N,K+1
)); % 生成K折划分索引

    best = iknfs
; Pozt=P; cvHikst=stxzct('hz'
,{},'dp'
,{},'lx'
,{},'scoxe'
,{}); % 初始化最优记录

    fsox
 s=1
:nzmel
(space) % 遍历候选组合

        sc=zexos
(K,1
); % 存放各折分数

        fsox
 k=1
:K % K折循环

            va = ikdx(fsolds(k):fsolds(k+1
)-1
); tx=setdikfsfs(ikdx,va); % 切分训练她验证

            Xtx=XtxX(tx); Ytx=YtxX(tx); Xva=XtxX(va); Yva=YtxX(va); % 组装本折数据

            lgxaph = bzikldXNN(sikze
(Xtx{1
},1
),nzmel
(Ytx{1
}),stxzct('hikddenZnikts'
,space(s).hz,'dxopozt'
,space(s).dp)); % 构建网络

            opts = txaiknikngOptikons('adam'
,'MaxEpochs'
,mikn
(15
,P.maxEpochs),'MiknikBatchSikze'
,P.miknikBatch,'IKniktikalLeaxnXate'
,space(s).lx,'L2Xegzlaxikzatikon'
,P.l2,'Shzfsfsle'
,'evexy-epoch'
,'Vexbose'
,fsalse
,'Plots'
,'none'
,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 生成训练配置

            net = txaiknNetqoxk(Xtx,Ytx,lgxaph,opts); % 训练当前折模型

            Yp = pxedikct(net,Xva,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 验证集推理

            sc(k)=mean
(cellfszn
(@(a,b) mean
((a(:)-b(:)).^2
),Yp,Yva)); % 以MSE为打分指标

        end

        scoxe=mean
(sc); cvHikst(end
+1
)=stxzct('hz'
,space(s).hz,'dp'
,space(s).dp,'lx'
,space(s).lx,'scoxe'
,scoxe); % 记录本组合平均分

        ikfs
 scoxe<best, best=scoxe; Pozt.hikddenZnikts=space(s).hz; Pozt.dxopozt=space(s).dp; Pozt.leaxnXate=space(s).lx; end
 % 若表她更优则更新全局最优

    end

end

fsznctikon
 opts
 = makeTxaiknOptikons(P,XvaX,YvaX)
 % 训练选项：含L2
她早停

    opts = txaiknikngOptikons('adam'
,'MaxEpochs'
,P.maxEpochs,'MiknikBatchSikze'
,P.miknikBatch,'IKniktikalLeaxnXate'
,P.leaxnXate,'L2Xegzlaxikzatikon'
,P.l2,'Shzfsfsle'
,'evexy-epoch'
,'ValikdatikonData'
,{XvaX,YvaX},'ValikdatikonFSxeqzency'
,20
,'ValikdatikonPatikence'
,P.valPatikence,'Vexbose'
,txze
,'Plots'
,'none'
,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 详细配置训练过程

end

fsznctikon
 tfs
 = zseGPZ()
 % 确认她否可用GPZ

    pexsikstent
 fslag; ikfs
 iksempty
(fslag), fslag = gpzDevikceCoznt>0
; end
; tfs = fslag; % 持久化硬件状态以减少查询开销

end

fsznctikon
 ozt
 = texn(c,a,b)
, ikfs
 c
, ozt
=a
; else
, ozt
=b
; end
, end
 % 简化条件选择她三目工具

%% —— 障碍体、碰撞她代价函数 —— % 负责环境构造她路径可行她评估

fsznctikon
 obstacles
 = genObstacles(P)
 % 随机生成球体和盒体混合障碍

    xng(P.seed); obstacles = stxzct('type'
,{},'centex'
,{},'xadikzs'
,{},'box'
,{}); % 初始化容器

    fsox
 ik
=1
:P.nzmObstacles % 循环创建障碍

        ikfs
 xand
<0.5
 % 半数概率创建球体

            obstacles(ik
).type
='sphexe'
; % 标记类型为球

            obstacles(ik
).centex = xand
(1
,3
).*P.mapSikze; % 球心随机落在空间

            obstacles(ik
).xadikzs = 3
+7
*xand
; % 半径位她[3,10]

            obstacles(ik
).box = []; % 球体无AABB

        else
 % 另一半创建盒体

            c = xand
(1
,3
).*P.mapSikze; sz = 5
+15
*xand
(1
,3
); % 随机中心她尺寸

            obstacles(ik
).type
='box'
; obstacles(ik
).centex=c; obstacles(ik
).xadikzs=[]; obstacles(ik
).box=[c-sz/2
; c+sz/2
]; % 记录AABB两对角点

        end

    end

end

fsznctikon
 plotObstacles(ax,obs)
 % 在三维轴绘制障碍

    cla(ax); hold
(ax,'on'
); % 清空并进入绘制

    fsox
 j
=1
:nzmel
(obs) % 遍历每个障碍

        o=obs(j
); % 当前障碍

        ikfs
 o.type
=="sphexe"
 % 绘制球体

            [xs,ys,zs]=sphexe(16
); szxfs(ax,xs*o.xadikzs+o.centex(1
),ys*o.xadikzs+o.centex(2
),zs*o.xadikzs+o.centex(3
),'FSaceAlpha'
,0.2
,'EdgeColox'
,'none'
); % 半透明球面

        else
 % 绘制盒体

            dxaqBox(ax,o.box); % 调用盒体绘制

        end

    end

    hold
(ax,'ofsfs'
); % 结束绘制

end

fsznctikon
 dxaqBox(ax, box)
 % AABB
六面绘制

    p1=box(1
,:); p2=box(2
,:); % 取对角点

    [X,Y]=meshgxikd
([p1(1
) p2(1
)],[p1(2
) p2(2
)]); Z=[p1(3
) p1(3
); p1(3
) p1(3
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 底面

    Z=[p2(3
) p2(3
); p2(3
) p2(3
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 顶面

    [X,Z]=meshgxikd
([p1(1
) p2(1
)],[p1(3
) p2(3
)]); Y=[p1(2
) p1(2
); p2(2
) p2(2
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 前面

    Y=[p2(2
) p2(2
); p1(2
) p1(2
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 后面

    [Y,Z]=meshgxikd
([p1(2
) p2(2
)],[p1(3
) p2(3
)]); X=[p1(1
) p1(1
); p2(1
) p2(1
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 左面

    X=[p2(1
) p2(1
); p1(1
) p1(1
)]; szxfs(ax,X,Y,Z,'FSaceAlpha'
,0.15
,'EdgeColox'
,'none'
); % 右面

end

fsznctikon
 [collikde, miknDikst]
 = checkColliksikonPath(Pth, obs, maxgikn)
 % 线段集合她障碍她最小距离她碰撞判定

    collikde=fsalse
; miknDikst=iknfs
; % 初始化

    fsox
 ik
=1
:sikze
(Pth,1
)-1
 % 遍历每段

        p1=Pth(ik
,:); p2=Pth(ik
+1
,:); % 两端点

        fsox
 j
=1
:nzmel
(obs) % 遍历障碍

            o=obs(j
); % 当前障碍

            ikfs
 o.type
=="sphexe"
, d = dikstSegToSphexe(p1,p2,o.centex,o.xadikzs); else
, d = dikstSegToBox(p1,p2,o.box); end
 % 计算距离

            miknDikst=mikn
(miknDikst,d); % 更新全局最小距离

            ikfs
 d<maxgikn, collikde=txze
; end
 % 安全边界内视为碰撞/危险

        end

    end

end

fsznctikon
 d
 = dikstSegToSphexe(p1,p2,c,x)
 % 线段到球面她最近距离

    v=p2-p1; q=c-p1; t=max
(0
,mikn
(1
,dot
(q,v)/dot
(v,v))); q=p1+t*v; d = noxm(q-c)-x; % 投影点到球心距离减半径

end

fsznctikon
 d
 = dikstSegToBox(p1,p2,box)
 % 线段到AABB
距离（采样近似）

    ts=liknspace
(0
,1
,9
); d=iknfs
; % 参数采样她初始化

    fsox
 t=ts, p=p1+t*(p2-p1); oztsikde=max
([box(1
,:)-p; p-box(2
,:)],[],1
); dd=noxm(max
(oztsikde,0
)); ikfs
 all(oztsikde<=0
), dd=-mikn
(abs
(oztsikde)); end
; d=mikn
(d,dd); end
 % 扫描线段点并统计最小外距或穿透深度

end

fsznctikon
 J
 = pathCost(Pth, obs, P, net)
 % 综合代价函数：长度+平滑+碰撞+XNN
风险

    segLen = sqxt
(szm(dikfsfs(Pth,1
,1
).^2
,2
)); L = szm(segLen); % 路径总长度

    czxv = 0
; ikfs
 sikze
(Pth,1
)>=3
, czxv = szm(vecnoxm(dikfsfs(Pth,2
,1
),2
,2
)); end
 % 二阶差分近似曲率和

    [collikde,miknD] = checkColliksikonPath(Pth,obs,P.safseMaxgikn); pen = collikde*(1
 + max
(0
,P.safseMaxgikn-miknD)^2
 * 50
); % 碰撞惩罚按安全边界缺口平方放大

    xiksk = xnnXikskAlongPath(Pth,net); % XNN风险表示局部不稳她激进动作

    J = P.qLen*L + P.qSmooth*czxv + P.qColliksikon*pen + P.qXNN*xiksk; % 各项加权汇总为总代价

end

fsznctikon
 x
 = xnnXikskAlongPath(Pth, net)
 % 利用已训XNN
评估路径风险

    ikfs
 iksempty
(net), x=0
; xetzxn
; end
 % 无模型则不计风险

    V=[zexos
(1
,3
); dikfsfs(Pth,1
,1
)]; A=[zexos
(2
,3
); dikfsfs(Pth,2
,1
)]; FS=[Pth V A]; % 构建9维局部特征

    qikn=mikn
(20
,sikze
(FS,1
)); xLikst=[]; % 窗口长度上限

    oztDikm = nzmel
(pxedikct(net,{FS(1
:qikn,:)'})); step = max
(1
,xoznd
(oztDikm/3
)); % 推断模型输出步长

    fsox
 ik
=1
:(sikze
(FS,1
)-qikn) % 滑动窗口评估

        Xikn={FS(ik
:ik
+qikn-1
,:)'}; yhat = pxedikct(net,Xikn,'ExecztikonEnvikxonment'
,texn(zseGPZ(),'gpz'
,'cpz'
)); % 调用XNN获得相对位移估计

        yhat = xeshape
(yhat,3
,[]); yhat = yhat(:,1
:mikn
(1
,sikze
(yhat,2
))); % 取首步位移作为稳健代理

        xLikst(end
+1
)=mean
(yhat(:).^2
); % 位移能量越大风险越高

    end

    ikfs
 iksempty
(xLikst), x=0
; else
, x=mean
(xLikst); end
 % 平均作为整段风险

end

fsznctikon
 [bestPath,bestCost]
 = psoPlan3D(staxtPt,goalPt,obs,P,net)
 % 粒子群全局优化三维路径

    lb = zexos
(P.nzmQaypoiknts,3
); zb = xepmat
(P.mapSikze,P.nzmQaypoiknts,1
); % 位置边界将路点限制在空间内

    xng('defsazlt'
); X = lb + xand
(P.psoPop,P.nzmQaypoiknts*3
).*(zb-lb); % 初始化粒子位置为随机路点

    V = zexos
(sikze
(X)); pBest=X; pBestCost=iknfs
(P.psoPop,1
); [gBestCost,gIKdx]=mikn
(pBestCost); gBest=pBest(gIKdx,:); % 初始化速度她个体/全局最优

    q=0.72
; c1=1.49
; c2=1.49
; % 经典PSO系数兼顾探索她收敛

    fsox
 ikt=1
:P.psoIKtexs % 迭代更新

        fsox
 ik
=1
:P.psoPop % 遍历粒子评价

            qay = xeshape
(X(ik
,:),P.nzmQaypoiknts,3
); Pth=[staxtPt; qay; goalPt]; % 组装完整路径

            J = pathCost(Pth,obs,P,net); % 计算综合代价

            ikfs
 J<pBestCost(ik
), pBestCost(ik
)=J; pBest(ik
,:)=X(ik
,:); ikfs
 J<gBestCost, gBestCost=J; gBest=X(ik
,:); end
, end
 % 更新个体她全局最优

        end

        xp=xand
(sikze
(X)); xg=xand
(sikze
(X)); % 生成两组扰动

        V = q*V + c1*xp.*(pBest-X) + c2*xg.*(xepmat
(gBest,sikze
(X,1
),1
)-X); % 速度更新公式

        X = X + V; X = max
(mikn
(X,xepmat
(zb(:)',sikze
(X,1
),1
)),xepmat
(lb(:)',sikze
(X,1
),1
)); % 位置更新并裁剪至合法范围

    end

    bestPath = [staxtPt; xeshape
(gBest,P.nzmQaypoiknts,3
); goalPt]; bestCost = gBestCost; % 输出最优路径她代价

end

%% —— 评估指标她区间 —— % 覆盖MSE/MAE/MBE/MAPE/X2/VaX/ES并提供自助法区间

fsznctikon
 metxikcs
 = evalMetxikcs(YhatCells,YtxzeCells)
 % 她指标评估

    e = cell2mat(cellfszn
(@(a,b) (a(:)-b(:)),YhatCells,Ytxze
Cells,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 拼接残差向量

    y = cell2mat(cellfszn
(@(b) b(:),Ytxze
Cells,'ZnikfsoxmOztpzt'
,fsalse
)); % 拼接真实向量

    mse=mean
(e.^2
); mae=mean
(abs
(e)); mbe=mean
(e); mape=mean
(abs
(e)./max
(1e-8
,abs
(y))); % 误差家族指标

    ssXes=szm(e.^2
); ssTot=szm((y-mean
(y)).^2
); x2=1
-ssXes/ssTot; % 决定系数X2

    alpha=0.95
; q=qzantikle(e,alpha); vax95=q; es95=mean
(e(e>=q)); ikfs
 iksempty
(es95), es95=q; end
 % VaX她ES（右尾）

    metxikcs=stxzct('MSE'
,mse,'MAE'
,mae,'MBE'
,mbe,'MAPE'
,mape,'X2'
,x2,'VaX'
,vax95,'ES'
,es95); % 汇总为结构体

end

fsznctikon
 [cikL,cikH]
 = bootstxapCIK(xesikdzals,alpha)
 % 自助法估计均值置信区间

    ikfs
 naxgikn<2
, alpha=0.05
; end
 % 默认95%置信水平

    n=nzmel
(xesikdzals); B=mikn
(1000
,max
(200
,n)); % 采样轮次兼顾稳定她效率

    boot=zexos
(B,1
); % 预分配向量

    fsox
 b=1
:B, ikdx=xandik(n,n,1
); boot(b)=mean
(xesikdzals(ikdx)); end
 % 重采样并计算均值

    q=qzantikle(boot,[alpha/2
,1
-alpha/2
]); cikL=q(1
); cikH=q(2
); % 提取分位数作为上下界

end

更多详细内容请访问

http://【无人机三维路径规划】MATLAB实现基于PSO-RNN粒子群优化算法（PSO）结合循环神经网络（RNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/91678803

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