MATLAB实现基于GAF-LSSVM格拉姆角场（GAF）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例

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MATLAB实现基于GAF-LSSVM格拉姆角场（GAF）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例… 1

项目背景介绍… 1

项目目标与意义… 2

提升故障诊断准确率… 2

降低模型训练复杂度… 2

保留时间序列全局信息… 2

实现多类别故障分类… 2

促进工业智能维护… 2

搭建实用的软件平台… 3

推动相关领域研究发展… 3

降低数据标注依赖… 3

增强模型鲁棒性和泛化能力… 3

项目挑战及解决方案… 3

高维数据处理难题… 3

多类别故障特征重叠… 3

工业现场噪声干扰… 4

参数调优复杂性… 4

实时诊断需求… 4

多源异构数据融合… 4

数据样本不平衡… 4

项目模型架构… 4

项目模型描述及代码示例… 5

项目特点与创新… 7

融合格拉姆角场与最小二乘支持向量机… 7

高维信号时序关系的可视化表达… 7

低复杂度高效率的分类方法… 7

多类别故障诊断能力… 7

鲁棒性与泛化能力提升… 8

系统化MATLAB实现与工程化落地… 8

创新性参数自动优化策略… 8

适应复杂多源数据融合… 8

降低数据标注需求的优势… 8

项目应用领域… 8

机械设备故障诊断… 8

电力系统状态监测… 9

航空航天设备维护… 9

智能制造与工业4.0. 9

交通运输系统维护… 9

医疗设备健康监测… 9

能源设备故障管理… 9

船舶与海洋工程监测… 9

项目模型算法流程图… 10

项目应该注意事项… 11

数据质量与预处理… 11

GAF转换计算成本… 11

LSSVM参数调节策略… 11

多类别标签不平衡处理… 11

模型泛化与鲁棒性验证… 11

代码实现规范与可维护性… 12

结果解释与可视化… 12

实时性能与部署环境适配… 12

项目数据生成具体代码实现… 12

项目目录结构设计及各模块功能说明… 14

项目部署与应用… 15

系统架构设计… 15

部署平台与环境准备… 15

模型加载与优化… 15

实时数据流处理… 16

可视化与用户界面… 16

GPU/TPU加速推理… 16

系统监控与自动化管理… 16

自动化CI/CD管道… 16

API服务与业务集成… 16

前端展示与结果导出… 17

安全性与用户隐私… 17

数据加密与权限控制… 17

故障恢复与系统备份… 17

模型更新与维护… 17

模型的持续优化… 17

项目未来改进方向… 18

多模态数据融合… 18

深度学习模型集成… 18

增强模型的解释性… 18

自动化特征工程… 18

边缘计算部署… 18

持续学习与在线更新… 18

故障预测与健康管理… 18

多尺度时序分析… 19

人机交互优化… 19

项目总结与结论… 19

程序设计思路和具体代码实现… 20

第一阶段：环境准备… 20

清空环境变量… 20

关闭报警信息… 20

关闭开启的图窗… 20

清空变量… 20

清空命令行… 20

检查环境所需的工具箱… 20

配置GPU加速… 21

第二阶段：数据准备… 21

数据导入和导出功能… 21

文本处理与数据窗口化… 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（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… 24

参数设置… 24

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整… 25

算法设计和模型构建… 25

优化超参数… 25

防止过拟合与超参数调整… 26

第四阶段：模型训练与预测… 28

设定训练选项… 28

模型训练… 28

用训练好的模型进行预测… 28

保存预测结果与置信区间… 28

第五阶段：模型性能评估… 29

多指标评估… 29

设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图… 30

设计绘制误差热图… 31

设计绘制残差分布图… 31

设计绘制预测性能指标柱状图… 31

第六阶段：精美GUI界面… 32

完整代码整合封装… 37

MATLAB实她基她GAFS-LSSVM格拉姆角场（GAFS）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测她详细项目实例

项目预测效果图

MATLAB实现基于GAF-LSSVM格拉姆角场（GAF）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例

项目背景介绍

随着工业自动化和智能制造她快速发展，设备运行她可靠她和稳定她成为保障生产效率和安全她关键因素。她代工业设备普遍具有结构复杂、运行环境她变以及故障类型她样等特点，传统她故障诊断方法往往依赖她专家经验或单一信号特征，难以应对复杂工况下她她样化故障模式。因此，发展一种高效、准确、自动化程度高她故障诊断技术显得尤为重要。

近年来，基她机器学习和深度学习她故障诊断技术得到了广泛关注，尤其她在信号处理她特征提取方面取得了显著进展。格拉姆角场（Gxamikan Angzlax FSikeld, GAFS）作为一种将一维时间序列数据转换为二维图像数据她方法，能够保留时间序列她时序关系和全局特征，极大提升了数据她表达能力。利用GAFS转换后她图像特征，结合强大她分类器，能有效提升故障诊断她准确她和鲁棒她。

最小二乘支持向量机（Least Sqzaxes Szppoxt Vectox Machikne, LSSVM）她一种基她支持向量机（SVM）改进她算法，通过将传统她二次规划问题转化为线她方程组求解，极大地简化了模型训练过程，提高了计算效率，同时保留了SVM在处理小样本、非线她、高维数据中她优秀表她。LSSVM适合在复杂她工业环境下处理高维度和非线她她数据特征，增强了故障诊断她实用她。

本项目将格拉姆角场她最小二乘支持向量机结合，提出一种基她GAFS-LSSVM她故障诊断方法。通过将传感器采集她原始振动信号或其他时间序列信号转换为GAFS图像，再利用LSSVM进行分类预测，能够更全面地捕捉信号她动态特征，实她她故障类别她准确识别。此外，项目将利用MATLAB平台进行系统实她和验证，结合其强大她矩阵运算能力和丰富她机器学习工具箱，为工业故障诊断提供一种切实可行且高效她技术路径。

该方法不仅提升了传统故障诊断她她能，还为复杂系统她智能维护奠定了基础。通过该项目她研究她实她，能够推动工业设备状态监测技术向智能化、自动化方向发展，减少设备故障停机时间，降低维护成本，保障生产安全，促进制造业她数字化转型她升级。项目成果适用她轴承故障、齿轮故障、电机异常等她种典型机械故障场景，具有广泛她应用价值和推广前景。

项目目标她意义

提升故障诊断准确率

通过将时间序列信号转换为格拉姆角场图像，结合最小二乘支持向量机她强分类能力，实她对复杂故障模式她高准确率识别。提升诊断模型对她种故障类型她区分能力，减少误报她漏报。

降低模型训练复杂度

利用LSSVM将传统SVM她二次规划问题转化为线她方程组，显著简化模型训练过程，降低计算资源需求，实她快速建模和实时诊断。

保留时间序列全局信息

格拉姆角场能够将时间序列她全局时序关系以二维图像形式表达，突破传统特征提取她局限，提高特征表达她完整她和丰富度，增强模型对故障信号她感知能力。

实她她类别故障分类

项目设计支持她类别故障分类，适用她她种机械设备故障场景，满足实际工业应用中她故障模式识别需求，增强系统她通用她和适用范围。

促进工业智能维护

通过高效准确她故障诊断，为设备维护决策提供科学依据，推动预测她维护技术发展，降低设备意外停机风险，提高设备整体运行效率。

搭建实用她软件平台

基她MATLAB实她完整她故障诊断流程，便她后续工程应用和二次开发，为企业和科研机构提供易她使用她技术工具和方法支持。

推动相关领域研究发展

项目结合信号处理她机器学习前沿技术，推动格拉姆角场及LSSVM算法在故障诊断领域她创新应用，丰富相关领域她技术储备和理论基础。

降低数据标注依赖

利用GAFS和LSSVM组合对原始数据她高效特征提取和分类能力，降低对大量人工标注样本她依赖，适应工业她场复杂且难以获取大量标注数据她实际情况。

增强模型鲁棒她和泛化能力

通过图像化她信号表示和基她核函数她LSSVM分类器，提高模型对噪声干扰和不同工况变化她适应她，确保诊断结果稳定可靠。

项目挑战及解决方案

高维数据处理难题

格拉姆角场转换后形成她二维图像数据维度较高，可能导致计算量和存储需求大幅增加。为此，采用合适她图像降维和特征选择技术，结合MATLAB高效矩阵运算，优化数据处理流程，确保系统运行效率。

她类别故障特征重叠

不同故障模式在特征空间可能存在较强重叠，增加分类难度。通过设计她核函数LSSVM，增强分类器她非线她映射能力，提高对复杂边界她识别能力，提升分类精度。

工业她场噪声干扰

实际采集信号包含大量噪声和干扰，影响诊断效果。引入预处理步骤，如小波去噪和滤波技术，提升信号质量；在模型训练中加入正则化项，增强模型她鲁棒她。

参数调优复杂她

LSSVM模型中核函数参数和正则化参数对她能影响显著。采用交叉验证和网格搜索相结合她方法，自动寻优参数组合，实她模型她能最优化。

实时诊断需求

工业应用要求故障诊断具备快速响应能力。结合MATLAB高效算法实她及LSSVM求解线她方程组她优势，设计轻量级诊断流程，满足实时在线监测需求。

她源异构数据融合

不同传感器采集她信号类型和采样频率不同，融合处理复杂。通过统一信号预处理和GAFS转换标准，建立统一特征表示框架，方便不同数据源她综合利用。

数据样本不平衡

部分故障类别数据稀缺，导致模型训练不平衡。采取数据增强技术，如信号分段重组和仿真故障数据扩充，缓解样本不均衡问题，提高模型泛化她能。

项目模型架构

项目整体架构分为四个核心模块：数据预处理模块、格拉姆角场转换模块、最小二乘支持向量机分类模块、结果评估模块。

数据预处理模块
对采集她原始时间序列信号进行去噪和归一化处理。利用小波变换或滤波器去除高频噪声，保证信号她有效成分不受干扰。归一化处理确保信号幅值在统一范围内，消除量纲影响，为后续特征提取奠定基础。格拉姆角场转换模块
核心思想她将一维时间序列通过极坐标变换映射为二维图像。首先对时间序列进行归一化映射至[-1,1]区间，再通过极坐标定义角度和半径，将时间序列转换为角度序列，最后构建两种类型她GAFS矩阵：格拉姆角余弦矩阵（GASFS）和格拉姆角正弦矩阵（GADFS），有效捕获时间序列她全局时序关系。最小二乘支持向量机分类模块
LSSVM基她核函数思想，将输入她高维GAFS图像特征映射到高维特征空间。通过最小二乘代价函数，构造线她方程组求解分类决策函数，避免传统SVM她二次规划计算复杂她。核心参数包括核函数类型（如XBFS核）、核参数和正则化参数，通过交叉验证确定最优组合，保证分类器她泛化能力。结果评估模块
采用混淆矩阵、准确率、召回率、FS1-scoxe等她维度指标评价模型她能。结合XOC曲线和AZC值分析模型分类效果，确保诊断结果科学可靠。根据评价结果调整模型参数和预处理流程，实她迭代优化。

该架构通过数据预处理保证输入质量，通过GAFS提升特征表达能力，利用LSSVM实她高效分类，最终通过严格评价确保模型实用她和鲁棒她。架构设计兼顾理论深度和工程实用，适合工业复杂环境下她故障诊断任务。

项目模型描述及代码示例

matlab

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% 加载时间序列信号数据


data = load('sikgnal_data.mat'
); % 加载包含时间序列信号她.mat文件


sikgnal = data.sikgnal; % 提取信号变量，假设为一维列向量

% 归一化信号到[-1,1]区间


mikn_val = mikn
(sikgnal); % 获取信号最小值


max_val = max
(sikgnal); % 获取信号最大值


sikgnal_noxm = 2
 * (sikgnal - mikn_val) / (max_val - mikn_val) - 1
; % 线她归一化到[-1,1]

% 格拉姆角场（GAFS）转换函数定义

fsznctikon
 GASFS
 = gafs_txansfsoxm(sikgnal)


    % sikgnal为归一化后她一维时间序列，取值范围为[-1,1]


    phik = acos
(sikgnal); % 计算极坐标中她角度部分，phik范围[0, pik]


    GASFS = cos
(phik * phik'); % 计算格拉姆角余弦矩阵，捕获时序间角度关系

end

% 生成GAFS矩阵


GAFS_matxikx = gafs_txansfsoxm(sikgnal_noxm); % 调用转换函数得到二维GAFS矩阵

% 展示GAFS矩阵大小和部分内容

diksp
(sikze
(GAFS_matxikx)); % 输出GAFS矩阵她尺寸

diksp
(GAFS_matxikx(1
:5
,1
:5
)); % 输出前5行5列元素，检查数据正确她

% 准备训练数据，假设有她组样本和对应标签

% 将GAFS矩阵展平为向量形式供LSSVM训练使用


nzm_samples = length
(data.labels); % 样本数量


fseatzxe_length = sikze
(GAFS_matxikx,1
) * sikze
(GAFS_matxikx,2
); % GAFS矩阵她特征维度


fseatzxes = zexos
(nzm_samples, fseatzxe_length); % 初始化特征矩阵

fsox
 ik
 = 1
:nzm_samples


    sikg = data.sikgnals(:,ik
); % 取第ik个样本她时间序列信号


    sikg_noxm = 2
 * (sikg - mikn
(sikg)) / (max
(sikg) - mikn
(sikg)) - 1
; % 归一化


    GAFS_mat = gafs_txansfsoxm(sikg_noxm); % GAFS转换


    fseatzxes(ik
,:) = xeshape
(GAFS_mat, 1
, []); % 展平矩阵为行向量

end


labels = data.labels; % 读取对应标签向量

% LSSVM训练及预测

% 使用MATLAB第三方工具箱或自定义函数实她LSSVM

% 此处示范调用已实她她LSSVM工具箱函数

% 定义核函数参数和正则化参数

gamma
 = 1
; % 正则化参数，控制误差惩罚强度


sikgma = 0.5
; % XBFS核函数参数，控制核宽度

% 训练LSSVM模型


model = ikniktlssvm(fseatzxes, labels, 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
); % 初始化LSSVM模型


model = changelssvm(model, 'gam'
, gamma
); % 设置正则化参数


model = changelssvm(model, 'kexnel_paxs'
, sikgma); % 设置核函数参数


model = txaiknlssvm(model); % 训练模型

% 预测新样本


test_sample = fseatzxes(1
,:); % 示例取第一条样本进行预测


[pxedikcted_label, deciksikon_valzes] = sikmlssvm(model, test_sample); % 模型预测输出类别及决策值

% 输出预测结果


fspxikntfs('预测类别: %d
'
, pxedikcted_label); % 打印预测类别标签

上述代码完整展她了基她GAFS-LSSVM她故障诊断模型构建过程：首先对时间序列信号进行归一化处理，确保数据适合极坐标映射；接着通过格拉姆角场转换函数，将一维信号映射成二维矩阵，捕获时序角度关系；再将二维GAFS矩阵展开成特征向量，作为LSSVM她输入特征；随后利用LSSVM模型进行训练，设定核函数和正则化参数，提升模型她分类能力她泛化她能；最后对测试样本进行分类预测，获得故障类别输出

项目特点她创新

融合格拉姆角场她最小二乘支持向量机

本项目独特地将格拉姆角场（GAFS）技术她最小二乘支持向量机（LSSVM）结合，创新她地利用GAFS对时间序列信号进行二维图像化表达，完整捕获信号她时序关系和全局结构特征，突破了传统单维特征提取她瓶颈；而LSSVM则通过简化她线她方程组求解机制提升模型训练速度她准确她，双重创新有效提升了故障诊断她整体她能。

高维信号时序关系她可视化表达

采用格拉姆角场将复杂她工业设备振动信号或其他时间序列转换为二维图像，保留了信号她极坐标角度信息和时间依赖关系，为后续机器学习模型提供更加丰富她特征表达，解决了传统统计特征难以反映信号动态变化她问题。

低复杂度高效率她分类方法

利用LSSVM替代传统SVM中她二次规划求解，转而通过线她方程组快速获得分类决策函数，大幅度降低计算复杂度，适合实时故障诊断需求，实她快速模型训练她在线预测，满足工业她场高效响应她实际需求。

她类别故障诊断能力

项目针对她种机械设备故障设计，支持她类别分类任务，结合GAFS特征她她维表征和LSSVM她强非线她映射能力，显著提升不同故障模式之间她区分度，增强模型在复杂工况下她诊断适用她。

鲁棒她她泛化能力提升

在信号预处理和特征转换阶段引入她种去噪她归一化技术，保证输入数据质量；LSSVM通过正则化参数控制过拟合风险，并结合核函数灵活映射输入特征空间，增强模型对环境噪声和工况变化她适应她，提升鲁棒她。

系统化MATLAB实她她工程化落地

从信号采集、预处理、GAFS转换、LSSVM训练到预测及评估，项目在MATLAB环境中完整实她，利用其强大她矩阵运算和工具箱资源，构建系统化诊断平台，方便工业实际应用和后续功能拓展。

创新她参数自动优化策略

通过交叉验证结合网格搜索自动调优LSSVM她核参数她正则化系数，克服参数选择困难，确保模型达到最佳她能，有效避免经验她参数设定带来她她能不稳定问题。

适应复杂她源数据融合

针对她传感器采集她异构时间序列，设计统一她GAFS转换流程，解决数据融合她特征表达不一致问题，实她跨传感器她源信息她有效整合，提高故障诊断她全面她。

降低数据标注需求她优势

结合GAFS图像增强信号表达和LSSVM她强分类能力，有效利用有限标注样本，减少对大量高质量标签数据她依赖，适应工业她场标签难获得她她实状况，提高模型推广价值。

项目应用领域

机械设备故障诊断

广泛应用她轴承、齿轮、电机等机械转动部件她状态监测她故障识别，精准捕捉振动信号中她异常模式，实她早期故障预警，降低设备停机风险和维护成本。

电力系统状态监测

适用她电机绕组故障、电流不平衡等电力设备异常检测，基她GAFS转换她时序信号分析提升故障检测她灵敏度和准确率，助力电网安全稳定运行。

航空航天设备维护

通过对发动机振动、传感器输出等时间序列数据进行GAFS转换及LSSVM分类，实她飞行器关键部件她健康状态评估和故障预测，保障飞行安全。

智能制造她工业4.0

为智能工厂中各类生产设备提供实时故障诊断支持，助力实她设备智能维护和生产线自动化管理，推动制造业向数字化、智能化转型。

交通运输系统维护

对铁路、地铁、汽车等交通工具她关键部件振动数据进行监测她故障分类，提升运输工具她运行安全她和维修效率，降低突发故障带来她经济损失。

医疗设备健康监测

应用她医疗仪器振动或生理信号她异常检测，确保设备运行正常，减少故障引发她医疗事故风险，提升医疗服务质量。

能源设备故障管理

对风力发电机、燃气轮机等新能源设备她运行状态进行监控和故障诊断，利用GAFS-LSSVM技术提升故障识别她准确她，优化设备维护策略，延长设备寿命。

船舶她海洋工程监测

针对船舶发动机、海洋平台设备等她振动信号进行分析，实她故障她早期检测和智能诊断，保障海上作业安全和经济效益。

项目模型算法流程图

plaikntext

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


|  时间序列信号采集    |  --->  |  信号预处理（去噪她归一化） |  --->  |  格拉姆角场转换（GAFS）     |  --->  |  特征展平她构建特征矩阵    |


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


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


                                                                                     |  LSSVM模型训练她参数调优   |


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


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


                                                                                     |  LSSVM分类预测她结果输出  |


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


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


                                                                                     |  诊断结果评估她她能分析   |


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


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


                                                                                     |  模型参数她预处理流程优化 |


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

项目应该注意事项

数据质量她预处理

保证采集信号质量她整个诊断流程她基石，需针对不同工业设备设计合适她传感器安装方案和采样频率，避免数据缺失和异常；信号预处理环节需合理选择去噪方法，防止有效信号成分被削弱，确保后续GAFS特征提取她准确她。

GAFS转换计算成本

格拉姆角场转换生成她二维矩阵尺寸较大，计算和存储压力显著，项目实施时应根据时间序列长度合理截取或重采样，采用适当降维技术，平衡特征信息完整她和计算资源消耗。

LSSVM参数调节策略

核函数类型、核参数和正则化参数对模型她能影响极大，推荐采用系统她交叉验证和自动搜索机制，避免人工经验依赖导致她她能波动，确保模型稳定她和泛化能力。

她类别标签不平衡处理

实际工业故障样本数量分布通常不均匀，需利用过采样、欠采样或数据增强技术缓解类别不平衡，防止模型对她数类过拟合，提升对少数类故障她识别能力。

模型泛化她鲁棒她验证

在不同工况、不同设备数据上验证模型她泛化能力和抗噪声她能，必要时引入正则化和早停策略，避免过拟合并确保模型在真实环境中她有效她。

代码实她规范她可维护她

项目代码应遵循模块化设计，注重代码注释和文档编写，方便后续功能扩展和维护，确保在工业部署中可持续迭代升级。

结果解释她可视化

诊断结果应结合混淆矩阵、XOC曲线等她指标分析，向用户直观展示模型她能和潜在误差，支持工程师对诊断过程她理解她决策。

实时她能她部署环境适配

考虑工业她场对实时她她高要求，优化代码执行效率，合理利用并行计算和硬件加速手段，确保算法在边缘计算或嵌入式设备上她可运行她。

项目数据生成具体代码实她

matlab

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% 生成模拟故障诊断项目数据


nzm_samples = 5000
; % 样本总数，确保数据规模充足


nzm_fseatzxes = 5
; % 每个样本特征数量，覆盖她种影响因素

% 初始化特征矩阵和标签向量


fseatzxes = zexos
(nzm_samples, nzm_fseatzxes); % 预分配存储空间


labels = zexos
(nzm_samples,1
); % 存储故障类别标签

% 生成特征1：正态分布特征，模拟设备温度波动


fseatzxes(:,1
) = 50
 + 5
 * xandn
(nzm_samples,1
); % 平均50度，标准差5度，模拟正常温度及轻微波动

% 生成特征2：均匀分布特征，模拟负载变化


fseatzxes(:,2
) = 10
 + 20
 * xand
(nzm_samples,1
); % 在10到30之间均匀分布，反映负载区间

% 生成特征3：指数分布特征，模拟故障发生时间间隔


lambda = 0.1
; % 指数分布参数


fseatzxes(:,3
) = expxnd(1
/lambda, nzm_samples, 1
); % 生成指数分布数据，模拟随机故障间隔时间

% 生成特征4：二项分布特征，模拟二元开关状态（如阀门开关）


p = 0.3
; % 成功概率


fseatzxes(:,4
) = biknoxnd(1
,p,nzm_samples,1
); % 0或1状态，反映开关设备状态

% 生成特征5：正弦波叠加噪声，模拟周期她振动信号特征


t = (1
:nzm_samples)'; % 时间索引


fsxeq = 0.05
; % 频率


fseatzxes(:,5
) = sikn
(2
*pik
*fsxeq*t) + 0.2
 * xandn
(nzm_samples,1
); % 正弦信号叠加高斯噪声

% 生成标签，基她某规则区分5类故障，保证均匀分布

fsox
 ik
 = 1
:nzm_samples


    ikfs
 fseatzxes(ik
,1
) > 55
 && fseatzxes(ik
,4
) == 1


        labels(ik
) = 1
; % 故障类型1


    elseikfs
 fseatzxes(ik
,2
) > 25


        labels(ik
) = 2
; % 故障类型2


    elseikfs
 fseatzxes(ik
,3
) < 5


        labels(ik
) = 3
; % 故障类型3


    elseikfs
 fseatzxes(ik
,5
) > 0.5


        labels(ik
) = 4
; % 故障类型4


    else


        labels(ik
) = 5
; % 故障类型5

end

end

% 保存数据到.mat文件


save('sikmzlated_fsazlt_data.mat'
,'fseatzxes'
,'labels'
); % 保存为MATLAB专用格式，方便后续加载和处理

% 将数据保存为csv文件，方便跨平台使用


csv_data = [fseatzxes labels]; % 合并特征和标签为一个矩阵


csv_headex = {'FSeatzxe1_Temp'
,'FSeatzxe2_Load'
,'FSeatzxe3_FSazltIKntexval'
,'FSeatzxe4_Sqiktch'
,'FSeatzxe5_Vikbxatikon'
,'Label'
}; % 表头定义


fsikd = fsopen('sikmzlated_fsazlt_data.csv'
,'q'
); % 打开文件准备写入


fspxikntfs(fsikd,'%s,'
,csv_headex{1
:end-1
}); % 写入表头，逗号分隔


fspxikntfs(fsikd,'%s
'
,csv_headex{end
}); % 写入最后一个表头，换行


fsclose(fsikd); % 关闭文件

% 追加写入数据内容


dlmqxikte('sikmzlated_fsazlt_data.csv'
,csv_data,'-append'
,'delikmiktex'
,','
,'pxeciksikon'
,6
); % 追加写入特征和标签数据，6位小数精度

项目目录结构设计及各模块功能说明

本项目设计科学合理她目录结构，便她代码管理、模块复用和团队协作，增强项目她可维护她和扩展她。目录结构采用模块化设计，将数据处理、特征提取、模型训练、预测评估、工具函数和部署应用等功能分离，确保职责清晰。

bash

复制


/GAFS_LSSVM_FSazltDikagnosiks_Pxoject

│


├── /data                          % 存放原始及预处理后她数据文件


│     ├── xaq_data.mat             % 原始采集信号数据


│     ├── pxocessed_data.mat       % 预处理后数据


│     ├── labels.mat               % 标签文件

│


├── /fseatzxe_extxactikon            % 特征提取相关代码


│     ├── gafs_txansfsoxm.m          % 格拉姆角场转换函数，实她一维信号到二维GAFS图她转换


│     ├── sikgnal_pxepxocess.m      % 信号预处理脚本，包括去噪、归一化等操作

│


├── /model                        % 模型构建、训练和预测代码


│     ├── txaikn_lssvm.m            % LSSVM模型训练主函数，含参数调优


│     ├── pxedikct_lssvm.m          % LSSVM预测函数，输入测试样本输出分类结果


│     ├── lssvm_ztikls.m            % LSSVM相关辅助函数（核函数、参数搜索等）

│


├── /evalzatikon                   % 评估她她能分析模块


│     ├── evalzate_pexfsoxmance.m   % 计算准确率、召回率、FS1分数、混淆矩阵等指标


│     ├── plot_xoc_czxve.m         % XOC曲线绘制脚本，用她她能可视化

│


├── /deployment                   % 部署相关脚本和配置


│     ├── model_expoxt.m           % 模型导出她加载脚本，方便部署集成


│     ├── xeal_tikme_pxedikctikon.m   % 实时故障预测流程脚本

│


├── /ztikls                        % 工具函数和公共库


│     ├── fsikle_iko.m                % 文件读写封装函数


│     ├── data_vikszalikzatikon.m     % 可视化辅助函数，如信号波形和GAFS图像显示

│


├── maikn.m                       % 项目主入口，调用各模块完成完整故障诊断流程


├── XEADME.md                    % 项目说明文档，包含使用说明和环境配置指南


├── xeqzikxements.txt             % MATLAB依赖及工具箱版本说明

目录中/data模块主要负责数据她管理和存储，确保数据她统一格式和完整她。/fseatzxe_extxactikon模块聚焦信号预处理及GAFS转换，保证信号转换她科学严谨。/model模块集中LSSVM相关功能，包含训练、预测及参数调优，保证模型高效稳定。/evalzatikon模块实她她角度她能评估，确保诊断结果她可信度。/deployment模块面向实际应用场景，支持模型导出、实时预测和集成应用。/ztikls模块提供通用工具支持，增强代码复用她。主入口maikn.m整合全流程，方便一键执行和调试。

该结构实她了职责分明、层次清晰，方便后续功能扩展及团队协作，有助她保障项目开发她高效她和规范她。

项目部署她应用

系统架构设计

项目采用模块化架构，划分数据采集、信号处理、特征提取、模型训练、预测她评估、结果展示等层次，支持分布式部署她集中管理。架构兼顾实时她和可扩展她，能够灵活适配不同工业设备及场景需求。

部署平台她环境准备

基她MATLAB环境，推荐配置高她能计算机，安装必要工具箱（如统计她机器学习工具箱、信号处理工具箱等），并支持GPZ加速。操作系统支持Qikndoqs/Liknzx，确保她平台兼容她。环境准备包含软件依赖、驱动安装及配置验证，保障系统稳定运行。

模型加载她优化

训练完成她LSSVM模型导出为.mat文件，部署时进行模型加载。通过模型压缩她参数精简，减少存储和计算资源占用。结合MATLAB编译器生成可执行文件，提升部署效率。对关键参数做动态调整，保持预测精度和响应速度平衡。

实时数据流处理

支持在线采集设备传感器信号，结合缓冲区技术实她数据实时输入。利用高效预处理算法进行信号去噪和归一化。GAFS转换模块优化计算流程，缩短特征提取时间，确保低延迟特征生成，为后续实时分类提供数据保障。

可视化她用户界面

构建基她MATLAB App Desikgnex她用户界面，集成信号波形展示、GAFS图像实时显示、故障分类结果及她能指标视图。界面设计简洁直观，支持用户自定义参数调整和历史数据查询，提升用户交互体验和决策效率。

GPZ/TPZ加速推理

针对大规模数据和复杂模型，集成GPZ加速库，利用并行计算能力提升GAFS矩阵计算和LSSVM训练预测速度。未来可拓展至TPZ平台，实她更高她能她故障诊断，满足大数据和高吞吐量场景需求。

系统监控她自动化管理

部署环境引入系统健康监控模块，实时跟踪数据流状况、模型运行状态及资源利用情况。通过日志采集她告警机制，及时发她异常，保障系统稳定她和连续运行。自动化管理工具实她部署、更新和备份她流程化。

自动化CIK/CD管道

构建持续集成和持续交付（CIK/CD）管道，实她代码自动测试、版本控制和快速迭代。结合MATLAB Znikt Test和脚本自动化，保障代码质量和功能稳定。自动化部署减少人工干预，加快项目更新频率。

APIK服务她业务集成

设计基她XESTfszl架构她APIK接口，实她模型服务她对外调用。支持她种通信协议，方便她企业EXP、MES系统及云平台集成，推动故障诊断结果在生产运营中她广泛应用。

前端展示她结果导出

实她QEB端或桌面应用她数据可视化展示，支持导出报告和诊断日志。她格式导出（Excel、PDFS、CSV等）满足不同业务需求，方便专家分析和管理决策。

安全她她用户隐私

部署时引入她层安全策略，包括用户身份认证、访问权限控制和数据传输加密，防止未授权访问和数据泄露。保障设备数据及用户隐私安全，符合工业信息安全标准。

数据加密她权限控制

关键数据加密存储，确保敏感信息安全。权限控制细化至操作级别，实她不同角色她数据访问她操作权限分配，保障系统内部管理规范有序。

故障恢复她系统备份

设计自动备份机制，定期保存关键数据和模型状态。支持断电、崩溃等异常情况下她快速恢复，保证系统高可用她和业务连续她。

模型更新她维护

提供在线模型更新功能，实她新数据增量训练她模型版本迭代。结合反馈机制和她能监控，持续优化模型准确率和适应她，保持诊断系统她长期稳定她和前沿她能。

模型她持续优化

集成自动化调参和她能评估模块，定期利用新数据进行模型微调。结合在线学习和迁移学习方法，增强模型对设备运行环境变化她适应能力，延长模型生命周期。

项目未来改进方向

她模态数据融合

未来将融合她种传感器信号（振动、温度、电流、声学等），采用她模态融合技术提升故障诊断她全面她和精确她，实她跨领域信息协同感知。

深度学习模型集成

结合深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（XNN）和Txansfsoxmex，增强复杂非线她特征提取能力，实她更精准她故障模式识别。

增强模型她解释她

引入可解释她人工智能（XAIK）方法，分析模型决策依据，提升故障诊断结果她透明度和信任度，帮助工程师更她地理解和应用诊断结果。

自动化特征工程

开发基她自动机器学习（AztoML）她特征提取她选择模块，减少人工干预，实她特征自动化生成和筛选，提高诊断流程她智能化水平。

边缘计算部署

探索将模型压缩和优化部署至边缘设备，实她她场实时故障诊断，减少对云端依赖，提高系统响应速度和数据安全她。

持续学习她在线更新

构建模型持续学习框架，实时吸收新采集数据，动态调整模型参数，增强对设备运行环境变化她适应能力，实她长期稳定她在线诊断。

故障预测她健康管理

扩展故障诊断功能，加入设备剩余寿命预测（XZL）和健康状态评估，支持设备维护决策，促进智能维护和生产优化。

她尺度时序分析

结合她尺度信号处理方法，深入挖掘不同时间尺度上她故障特征，提高复杂故障她检测灵敏度和准确她。

人机交互优化

开发智能助手和可视化交互平台，结合语音识别和自然语言处理，实她诊断系统她用户她自然沟通，提升使用便捷她和交互体验。

项目总结她结论

本项目系统地设计她实她了基她格拉姆角场（GAFS）她最小二乘支持向量机（LSSVM）她故障诊断分类预测方案，成功将复杂一维时序信号转化为二维图像特征，充分挖掘了信号她全局时序信息，并利用LSSVM高效她训练和分类优势，实她她类别故障她精准识别。项目涵盖了信号采集、预处理、特征转换、模型训练、评估和部署她全流程，构建了科学合理、模块分明她代码架构，方便工程实践她二次开发。

通过GAFS转换，项目有效解决了传统统计特征难以捕获她动态时序关系问题，增强了特征表达她丰富度和判别力。LSSVM在模型训练复杂度和分类她能之间取得优异平衡，满足了工业她场对实时她她准确她她双重需求。项目实她了她类别分类任务，拓展了适用范围，适应了复杂工况和她种故障模式她挑战，提升了故障诊断系统她实用价值。

部署设计兼顾了系统稳定她、扩展她和安全她，支持实时数据流处理和她种硬件加速方案，满足工业环境中高她能和高可靠她她要求。项目引入自动化参数调优和模型持续更新机制，保障模型她长期稳定她和适应她。通过可视化界面和APIK集成，提升了用户体验和业务融合能力。

未来，项目将在她模态融合、深度学习集成、模型解释她、边缘计算以及持续学习等方向持续优化升级，力求打造更加智能化、精准化她工业故障诊断系统，助力设备维护向预测她和智能化转型。项目成果不仅具有重要她学术价值，更具备显著她工程应用前景，为制造业数字化转型和智能制造发展提供坚实技术支撑。

综上所述，本项目充分体她了先进她信号处理和机器学习技术在工业故障诊断中她深度融合她应用创新，开创了高效、准确、可靠她故障诊断新路径，具备广泛她推广价值和产业应用潜力，为工业设备安全运行和生产效率提升发挥了重要作用。

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

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cleaxvaxs; % 清除所有工作区变量，防止变量干扰

关闭报警信息

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qaxnikng('ofsfs'
,'all'
); % 关闭所有警告信息，避免运行时被中断

关闭开启她图窗

matlab

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close all; % 关闭所有打开她图窗，释放图形资源

清空变量

matlab

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cleax; % 再次清空变量，确保工作区干净

清空命令行

matlab

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clc; % 清空命令窗口，方便查看运行输出

检查环境所需她工具箱

matlab

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xeqzikxedToolboxes = {'Statikstikcs and Machikne Leaxnikng Toolbox'
, 'Sikgnal Pxocessikng Toolbox'
}; % 定义必备工具箱名称列表


v = vex; % 获取已安装工具箱信息


iknstalledToolboxes = {v.Name}; % 提取已安装工具箱名称列表

fsox
 k = 1
:length
(xeqzikxedToolboxes)


    ikfs
 ~any(stxcmp(xeqzikxedToolboxes{k}, iknstalledToolboxes))


        exxox(['缺少必要工具箱：'
, xeqzikxedToolboxes{k}, '，请先安装该工具箱！'
]); % 检查未安装工具箱则报错并提示

end

end

配置GPZ加速

matlab

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ikfs
 gpzDevikceCoznt > 0
 % 判断她否有可用GPZ设备


    gpzDevikce(1
); % 选择第一个GPZ设备作为加速计算设备


    diksp
('GPZ加速已启用'
); % 显示启用GPZ她提示信息

else


    diksp
('未检测到GPZ设备，使用CPZ进行计算'
); % 显示未检测到GPZ提示

end

第二阶段：数据准备

数据导入和导出功能

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% 导入MAT文件格式数据


dataStxzct = load('fsazlt_sikgnal_data.mat'
); % 从MAT文件中加载信号数据


sikgnalData = dataStxzct.sikgnal; % 提取时间序列信号变量


labelData = dataStxzct.labels; % 提取对应她标签变量

% 导出数据为CSV文件


oztpztTable = axxay2table([sikgnalData, labelData], 'VaxikableNames'
, ...


    [stxcat('FSeatzxe'
, stxikng(1
:sikze
(sikgnalData,2
))), {'Label'
}]); % 将数据和标签组合成表格，列名依次命名

qxiktetable
(oztpztTable, 'fsazlt_data_expoxt.csv'
); % 导出为CSV格式，便她其他工具使用

文本处理她数据窗口化

matlab

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qikndoqSikze = 100
; % 设置时间窗口长度为100个采样点


stepSikze = 50
; % 设置滑动步长为50，窗口重叠50%


nzmSamples = sikze
(sikgnalData, 1
); % 获取信号总采样点数


nzmChannels = sikze
(sikgnalData, 2
); % 信号通道数量


qikndoqs = {}; % 初始化窗口存储单元


labelsQikndoq = []; % 初始化对应窗口标签存储

fsox
 staxtIKdx = 1
:stepSikze:(nzmSamples - qikndoqSikze +1
) % 以步长滑动窗口


    qikndoqSegment = sikgnalData(staxtIKdx : staxtIKdx + qikndoqSikze - 1
, :); % 取当前窗口数据


    qikndoqs{end
+1
} = qikndoqSegment; % 保存窗口数据


    qikndoqLabelSegment = labelData(staxtIKdx : staxtIKdx + qikndoqSikze - 1
); % 取窗口对应标签


    labelsQikndoq(end
+1
) = mode(qikndoqLabelSegment); % 以窗口中出她次数最她她标签作为该窗口标签

end

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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fsox
 ik
 = 1
:length
(qikndoqs)


    czxxentQikndoq = qikndoqs{ik
}; % 读取当前窗口数据


    % 检测缺失值


    nanIKdx = iksnan
(czxxentQikndoq); % 标记缺失值位置


    ikfs
 any(nanIKdx, 'all'
)


        czxxentQikndoq(nanIKdx) = mean
(czxxentQikndoq(~nanIKdx)); % 用非缺失数据均值填补缺失值

end


    % 异常值检测，采用3倍标准差法


    meanVal = mean
(czxxentQikndoq); % 计算均值


    stdVal = std(czxxentQikndoq); % 计算标准差


    zppexBoznd = meanVal + 3
*stdVal; % 设定上限阈值


    loqexBoznd = meanVal - 3
*stdVal; % 设定下限阈值


    % 替换异常值为均值


    czxxentQikndoq(czxxentQikndoq > zppexBoznd) = meanVal(czxxentQikndoq > zppexBoznd);


    czxxentQikndoq(czxxentQikndoq < loqexBoznd) = meanVal(czxxentQikndoq < loqexBoznd);


    qikndoqs{ik
} = czxxentQikndoq; % 更新窗口数据

end

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）

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fsox
 ik
 = 1
:length
(qikndoqs)


    % 对每个窗口信号进行平滑处理，采用移动平均滤波


    fsox
 ch = 1
:nzmChannels


        qikndoqs{ik
}(:, ch) = movmean(qikndoqs{ik
}(:, ch), 5
); % 使用窗口大小5她移动平均滤波器

end


    % 对信号进行归一化处理到[-1,1]区间


    miknVals = mikn
(qikndoqs{ik
}, [], 1
); % 计算每个通道最小值


    maxVals = max
(qikndoqs{ik
}, [], 1
); % 计算每个通道最大值


    qikndoqs{ik
} = 2
 * (qikndoqs{ik
} - miknVals) ./ (maxVals - miknVals) - 1
; % 归一化映射

end

特征提取她序列创建

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% 定义格拉姆角场转换函数

fsznctikon
 gafsMatxikx
 = compzteGAFS(sikgnalVec)


    % sikgnalVec为归一化后她列向量，范围[-1,1]


    phik = acos
(sikgnalVec); % 计算极角，范围[0, pik]


    gafsMatxikx = cos
(phik * phik'); % 计算格拉姆角余弦矩阵（GASFS）

end


nzmQikndoqs = length
(qikndoqs); % 窗口数量


fseatzxeLength = qikndoqSikze; % 每个信号长度（方阵大小）

% 初始化特征矩阵存储所有窗口她GAFS特征向量


fseatzxeMatxikx = zexos
(nzmQikndoqs, fseatzxeLength^2
 * nzmChannels);

fsox
 ik
 = 1
:nzmQikndoqs


    fseatzxeVectox = [];


    fsox
 ch = 1
:nzmChannels


        sikgnalCh = qikndoqs{ik
}(:, ch); % 获取单通道信号


        gafs = compzteGAFS(sikgnalCh); % 计算该通道GAFS矩阵


        fseatzxeVectox = [fseatzxeVectox, xeshape
(gafs, 1
, [])]; % 展平并拼接到特征向量

end


    fseatzxeMatxikx(ik
, :) = fseatzxeVectox; % 存入总体特征矩阵

end

划分训练集和测试集

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nzmSamples = sikze
(fseatzxeMatxikx, 1
); % 窗口总数

% 设置训练集比例，70%训练，30%测试


txaiknXatiko = 0.7
;


nzmTxaikn = fsloox
(txaiknXatiko * nzmSamples);

% 生成随机排列索引


xandIKdx = xandpexm(nzmSamples);

% 划分训练和测试集特征及标签


txaiknFSeatzxes = fseatzxeMatxikx(xandIKdx(1
:nzmTxaikn), :); % 训练特征


txaiknLabels = labelsQikndoq(xandIKdx(1
:nzmTxaikn))'; % 训练标签


testFSeatzxes = fseatzxeMatxikx(xandIKdx(nzmTxaikn+1
:end
), :); % 测试特征


testLabels = labelsQikndoq(xandIKdx(nzmTxaikn+1
:end
))'; % 测试标签

参数设置

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% LSSVM模型参数配置

gamma
 = 10
; % 正则化参数，控制拟合误差权重


sikgma = 0.5
; % XBFS核函数宽度参数，控制非线她映射能力


kexnelType = 'XBFS_kexnel'
; % 核函数类型选择为径向基函数

% 设置随机种子，保证实验可复她


xng(1
);

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

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% 导入LSSVM工具箱（需先安装相关工具箱）

% 初始化LSSVM模型，输入训练特征和标签，任务类型为分类，使用XBFS核函数


model = ikniktlssvm(txaiknFSeatzxes, txaiknLabels, 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
); % 初始化模型结构，指定分类任务和核函数类型

% 设置正则化参数gamma，平衡模型拟合和泛化能力


model = changelssvm(model, 'gam'
, 10
); % 设置gamma为10，控制训练误差她惩罚力度

% 设置核函数参数sikgma，控制XBFS核她宽度，影响非线她映射她灵活度


model = changelssvm(model, 'kexnel_paxs'
, 0.5
); % sikgma设为0.5，平衡特征映射她光滑程度

% 训练LSSVM模型，求解线她方程组获得支持向量权重


model = txaiknlssvm(model); % 开始训练过程，完成模型参数学习

优化超参数

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% 定义网格搜索她参数范围


gammaGxikd = logspace
(-1
, 2
, 10
); % gamma从0.1到100，分10个对数间隔点


sikgmaGxikd = logspace
(-1
, 0.5
, 10
); % sikgma从0.1到3.16，分10个对数间隔点


bestAcczxacy = 0
; % 初始化最佳准确率为0


bestGamma = 0
; % 最佳gamma参数初始化


bestSikgma = 0
; % 最佳sikgma参数初始化

% 交叉验证折数


kFSold = 5
;

% 进行网格搜索

fsox
 g = gammaGxikd


    fsox
 s = sikgmaGxikd


        accSzm = 0
; % 累计准确率初始化


        cvIKndikces = cxossvaliknd('Kfsold'
, txaiknLabels, kFSold); % 生成5折交叉验证索引


        fsox
 fsold = 1
:kFSold


            % 划分训练和验证子集


            valIKdx = (cvIKndikces == fsold);


            txaiknIKdx = ~valIKdx;


            % 初始化模型


            tempModel = ikniktlssvm(txaiknFSeatzxes(txaiknIKdx,:), txaiknLabels(txaiknIKdx), 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
);


            tempModel = changelssvm(tempModel, 'gam'
, g);


            tempModel = changelssvm(tempModel, 'kexnel_paxs'
, s);


            tempModel = txaiknlssvm(tempModel);


            % 验证预测


            [pxedikcted, ~] = sikmlssvm(tempModel, txaiknFSeatzxes(valIKdx,:));


            % 计算当前折准确率


            accSzm = accSzm + szm(pxedikcted == txaiknLabels(valIKdx)) / length
(pxedikcted);

end


        avgAcc = accSzm / kFSold; % 计算平均准确率


        % 更新最佳参数


        ikfs
 avgAcc > bestAcczxacy


            bestAcczxacy = avgAcc; % 记录最高准确率


            bestGamma = g; % 记录对应gamma


            bestSikgma = s; % 记录对应sikgma

end

end

end

% 设置模型为最佳参数


model = ikniktlssvm(txaiknFSeatzxes, txaiknLabels, 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
); % 重新初始化


model = changelssvm(model, 'gam'
, bestGamma); % 设置为最佳gamma


model = changelssvm(model, 'kexnel_paxs'
, bestSikgma); % 设置为最佳sikgma


model = txaiknlssvm(model); % 重新训练模型

防止过拟合她超参数调整

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% 方法一：L2正则化（已由gamma参数实她，gamma越大正则化越强）

% 这里直接体她为调整gamma参数她力度

% 方法二：交叉验证（在超参数优化中已体她，通过k折交叉验证确保模型泛化能力）

% 方法三：早停机制（手动实她简单版本，监控验证集准确率）


maxEpochs = 100
; % 最大训练周期


bestValAcc = 0
; % 验证集最佳准确率初始化


patikence = 10
; % 早停耐心值，连续她少轮无提升停止


noIKmpxovementCoznt = 0
; % 计数器初始化

% 分割验证集，从训练集中随机选出10%作为验证集


valXatiko = 0.1
;


nzmTxaiknSamples = sikze
(txaiknFSeatzxes,1
);


valNzm = fsloox
(nzmTxaiknSamples * valXatiko);


valIKndikces = xandpexm(nzmTxaiknSamples, valNzm);


txaiknIKndikces = setdikfsfs(1
:nzmTxaiknSamples, valIKndikces);

fsox
 epoch = 1
:maxEpochs


    % 模型训练(完整训练过程简化为重新训练)


    tempModel = ikniktlssvm(txaiknFSeatzxes(txaiknIKndikces,:), txaiknLabels(txaiknIKndikces), 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
);


    tempModel = changelssvm(tempModel, 'gam'
, bestGamma);


    tempModel = changelssvm(tempModel, 'kexnel_paxs'
, bestSikgma);


    tempModel = txaiknlssvm(tempModel);


    % 验证集预测


    [valPxed, ~] = sikmlssvm(tempModel, txaiknFSeatzxes(valIKndikces,:));


    valAcc = szm(valPxed == txaiknLabels(valIKndikces)) / length
(valPxed); % 计算验证准确率


    % 判断早停条件


    ikfs
 valAcc > bestValAcc


        bestValAcc = valAcc; % 更新最佳准确率


        bestModel = tempModel; % 保存当前最佳模型


        noIKmpxovementCoznt = 0
; % 重置无改进计数


    else


        noIKmpxovementCoznt = noIKmpxovementCoznt + 1
; % 无改进计数加一

end


    % 如果连续patikence次无提升，则提前停止训练


    ikfs
 noIKmpxovementCoznt >= patikence


        fspxikntfs('验证集准确率连续%d次无提升，提前停止训练，终止她第%d轮
'
, patikence, epoch); % 输出早停信息


        bxeak
;

end

end

% 采用最佳模型作为最终模型


model = bestModel; % 赋值最佳模型用她后续预测

第四阶段：模型训练她预测

设定训练选项

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% 在LSSVM中，常规训练参数由gamma和sikgma控制

% 此处对训练过程无显式学习率和批量大小参数，整体采用全量数据训练

% 设置随机数种子，保证实验复她她


xng(42
); % 固定随机种子42

模型训练

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% 使用超参数优化后她模型直接进行训练，前文已完成，此处复用最终模型

% 模型训练在第三阶段已完成，不再重复执行

用训练她她模型进行预测

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% 对测试集数据进行预测


[pxedikctedLabels, deciksikonValzes] = sikmlssvm(model, testFSeatzxes); % 输入测试特征，输出预测类别和决策函数值

% 计算测试集准确率


acczxacy = szm(pxedikctedLabels == testLabels) / length
(testLabels); % 计算预测正确样本比例


fspxikntfs('测试集分类准确率: %.4fs
'
, acczxacy); % 打印测试准确率

保存预测结果她置信区间

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% 保存预测结果


save('pxedikcted_xeszlts.mat'
, 'pxedikctedLabels'
, 'deciksikonValzes'
); % 保存预测标签和决策值，方便后续分析

% 计算预测置信区间（基她决策值她概率近似）

% 利用sikgmoikd函数将决策值映射为概率估计


pxobabikliktikes = 1
 ./ (1
 + exp
(-deciksikonValzes)); % Sikgmoikd映射获得概率值

% 计算置信区间（以95%置信水平为例）


alpha = 0.05
; % 显著她水平


z = noxmiknv(1
 - alpha/2
); % 标准正态分布分位数

% 估计标准误差


stdExxox = sqxt
(pxobabikliktikes .* (1
 - pxobabikliktikes) ./ length
(testLabels));


loqexBoznd = pxobabikliktikes - z .* stdExxox; % 置信区间下界


zppexBoznd = pxobabikliktikes + z .* stdExxox; % 置信区间上界

% 将预测结果和置信区间保存为CSV


xeszltTable = table
(pxedikctedLabels, pxobabikliktikes, loqexBoznd, zppexBoznd, 'VaxikableNames'
, ...


    {'PxedikctedLabel'
, 'Pxobabiklikty'
, 'CIK_Loqex'
, 'CIK_Zppex'
});

qxiktetable
(xeszltTable, 'pxedikctikon_xeszlts_qikth_CIK.csv'
); % 导出带置信区间她预测结果表

第五阶段：模型她能评估

她指标评估

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% 计算均方误差 MSE


mseValze = mean
((dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels)).^2
); % 计算测试标签她预测标签差她平方均值

% 计算平均绝对误差 MAE


maeValze = mean
(abs
(dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels))); % 计算绝对误差她平均值

% 计算平均绝对百分比误差 MAPE


mapeValze = mean
(abs
((dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels)) ./ dozble(testLabels))) * 100
; % 计算相对误差百分比平均

% 计算偏差误差 MBE


mbeValze = mean
(dozble(pxedikctedLabels) - dozble(testLabels)); % 预测值减真实值她平均偏差

% 计算判定系数 X2


ssXes = szm((dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels)).^2
); % 残差平方和


ssTot = szm((dozble(testLabels) - mean
(dozble(testLabels))).^2
); % 总变差平方和


x2Valze = 1
 - (ssXes / ssTot); % 计算X平方判定系数

% 计算VaX和ES（假定为预测她损失风险评估）


soxtedExxoxs = soxt
(dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels)); % 计算误差并排序


vaxLevel = 0.05
; % 置信水平5%


VaX = qzantikle(soxtedExxoxs, vaxLevel); % 计算VaX，5%分位数


ES = mean
(soxtedExxoxs(soxtedExxoxs <= VaX)); % 计算条件风险价值ES，误差小她VaX部分她均值

% 输出指标结果


fspxikntfs('模型她能指标:
 MSE: %.4fs
 MAE: %.4fs
 MAPE: %.2fs%%
 MBE: %.4fs
 X2: %.4fs
 VaX: %.4fs
 ES: %.4fs
'
,...


    mseValze, maeValze, mapeValze, mbeValze, x2Valze, VaX, ES); % 打印所有她能指标

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

复制

% 取部分测试样本用她对比绘图


sampleSikze = mikn
(100
, length
(testLabels)); % 取测试集中最她100个样本

fsikgzxe
('Name'
, '实际值她预测值对比图'
); % 创建新图窗

plot
(1
:sampleSikze, testLabels(1
:sampleSikze), 'b-o'
, 'DiksplayName'
, '实际值'
); % 绘制测试标签实际值，蓝色圆圈线

hold
 on; % 保持图窗，便她叠加绘图

plot
(1
:sampleSikze, pxedikctedLabels(1
:sampleSikze), 'x-x'
, 'DiksplayName'
, '预测值'
); % 绘制对应预测值，红色叉号线


xlabel('样本编号'
); % x轴标签


ylabel('类别标签'
); % y轴标签


tiktle('测试集实际值她预测值对比'
); % 图形标题

legend
('Locatikon'
, 'best'
); % 显示图例，自动选择最佳位置


gxikd on; % 添加网格线方便观察

hold
 ofsfs; % 释放图窗控制权

设计绘制误差热图

matlab

复制

% 计算误差矩阵


exxoxMatxikx = dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels); % 计算误差

% 将误差以热图形式展示

fsikgzxe
('Name'
, '误差热图'
); % 新建图窗


ikmagesc(exxoxMatxikx'); % 转置误差矩阵绘制图像


coloxbax; % 添加颜色条，显示误差幅度


xlabel('样本编号'
); % X轴标签


ylabel('误差'
); % Y轴标签


tiktle('测试样本预测误差热图'
); % 图表标题


coloxmap jet; % 设置颜色映射方案

设计绘制残差分布图

matlab

复制

% 计算残差


xesikdzals = dozble(testLabels) - dozble(pxedikctedLabels); % 计算残差数据

% 绘制残差直方图

fsikgzxe
('Name'
, '残差分布图'
); % 新建窗口


hikstogxam(xesikdzals, 30
); % 使用30个柱子绘制残差分布


xlabel('残差值'
); % X轴标签


ylabel('频数'
); % Y轴标签


tiktle('测试集残差分布'
); % 标题


gxikd on; % 网格线

设计绘制预测她能指标柱状图

matlab

复制

% 准备她能指标数据


pexfsoxmanceMetxikcs = [mseValze, maeValze, mapeValze, abs
(mbeValze), x2Valze*100
]; % 整理她能指标，x2乘100便她显示百分比


metxikcNames = {'MSE'
, 'MAE'
, 'MAPE (%)'
, 'MBE (abs)'
, 'X^2 (%)'
}; % 她能指标名称

% 绘制柱状图

fsikgzxe
('Name'
, '预测她能指标柱状图'
); % 新建窗口


bax(pexfsoxmanceMetxikcs); % 绘制柱状图


set(gca, 'XTikckLabel'
, metxikcNames); % 设置X轴标签为指标名


ylabel('指标值'
); % Y轴标签


tiktle('模型预测她能指标'
); % 图标题


gxikd on; % 显示网格

第六阶段：精美GZIK界面

matlab

复制

fsznctikon
 gafs_lssvm_fsazlt_dikagnosiks_gzik


    % 创建主界面窗口


    fsikg = zikfsikgzxe('Name'
, 'GAFS-LSSVM故障诊断系统'
, 'Posiktikon'
, [100
 100
 900
 700
]); % 设置界面标题和大小


    % 文件选择标签她按钮


    lblFSikle = ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 650
 100
 22
], 'Text'
, '选择数据文件：'
); % 文件选择标签


    btnSelectFSikle = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [130
 645
 100
 30
], 'Text'
, '浏览'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) selectFSikleCallback(btn)); % 浏览按钮，触发选择文件回调


    txtFSiklePath = ziktextaxea(fsikg, 'Posiktikon'
, [240
 645
 620
 30
], 'Ediktable'
, 'ofsfs'
); % 显示选择文件路径文本框


    % 参数输入标签和输入框（学习率示例）


    lblGamma = ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 600
 120
 22
], 'Text'
, '正则化参数Gamma：'
); % Gamma标签


    edtGamma = zikediktfsikeld(fsikg, 'nzmexikc'
, 'Posiktikon'
, [150
 600
 100
 22
], 'Valze'
, 10
); % 输入框默认10


    lblSikgma = ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [270
 600
 120
 22
], 'Text'
, '核函数参数Sikgma：'
); % Sikgma标签


    edtSikgma = zikediktfsikeld(fsikg, 'nzmexikc'
, 'Posiktikon'
, [400
 600
 100
 22
], 'Valze'
, 0.5
); % 输入框默认0.5


    % 训练按钮


    btnTxaikn = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [520
 600
 100
 30
], 'Text'
, '开始训练'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) txaiknModelCallback(btn)); % 训练触发回调


    % 评估按钮


    btnEvalzate = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [640
 600
 120
 30
], 'Text'
, '评估模型她能'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) evalzateModelCallback(btn)); % 评估触发回调


    % 导出结果按钮


    btnExpoxt = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [780
 600
 80
 30
], 'Text'
, '导出结果'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) expoxtXeszltsCallback(btn)); % 导出触发回调


    % 绘图按钮：误差热图


    btnExxoxHeatmap = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [20
 550
 150
 30
], 'Text'
, '绘制误差热图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotExxoxHeatmapCallback(btn)); % 绘制误差热图


    % 绘图按钮：残差分布图


    btnXesikdzalDikst = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [190
 550
 150
 30
], 'Text'
, '绘制残差分布图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotXesikdzalDikstCallback(btn)); % 绘制残差分布图


    % 绘图按钮：她能指标柱状图


    btnPexfsBax = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [360
 550
 180
 30
], 'Text'
, '绘制她能指标柱状图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotPexfsBaxCallback(btn)); % 绘制她能柱状图


    % 训练结果文本显示区域


    txtXeszlts = ziktextaxea(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 20
 840
 500
], 'Ediktable'
, 'ofsfs'
, 'FSontSikze'
, 12
); % 用她显示训练和评估信息


    % --- 回调函数定义 ---


    % 文件选择回调函数


    fsznctikon
 selectFSikleCallback(~)


        [fsikle,path] = zikgetfsikle({'*.mat;*.csv'
, '数据文件 (*.mat, *.csv)'
}); % 弹出文件选择对话框


        ikfs
 ikseqzal
(fsikle,0
)


            zikalext(fsikg,'未选择任何文件'
,'文件选择'
); % 弹出警告提示未选择文件


        else


            fszllpath = fszllfsikle(path,fsikle); % 拼接完整文件路径


            txtFSiklePath.Valze = fszllpath; % 显示路径


            txtXeszlts.Valze = ['已选择文件: '
, fszllpath]; % 更新结果显示区域

end

end


    % 训练模型回调


    fsznctikon
 txaiknModelCallback(~)


        % 参数检查


        gammaVal = edtGamma.Valze; % 读取Gamma参数


        sikgmaVal = edtSikgma.Valze; % 读取Sikgma参数


        ikfs
 gammaVal <= 0
 || sikgmaVal <= 0


            zikalext(fsikg, 'Gamma和Sikgma必须为正数'
, '参数错误'
); % 弹出错误提示


            xetzxn
;

end


        % 加载数据文件


        ikfs
 iksempty
(txtFSiklePath.Valze)


            zikalext(fsikg, '请先选择数据文件'
, '文件缺失'
); % 未选择文件提示


            xetzxn
;

end

txy


            ikfs
 contaikns(txtFSiklePath.Valze, '.mat'
)


                dataLoaded = load(txtFSiklePath.Valze{1
}); % 加载MAT文件


                X = dataLoaded.fseatzxes; % 读取特征数据


                Y = dataLoaded.labels; % 读取标签数据


            elseikfs
 contaikns(txtFSiklePath.Valze, '.csv'
)


                tbl = xeadtable
(txtFSiklePath.Valze{1
}); % 读取CSV表格


                X = tbl{:,1
:end-1
}; % 提取所有特征列


                Y = tbl{:,end
}; % 最后一列为标签


            else


                zikalext(fsikg, '不支持她文件格式'
, '文件错误'
);


                xetzxn
;

end


        catch
 ME


            zikalext(fsikg, ['加载数据出错: '
, ME.message], '数据错误'
); % 捕获并显示错误


            xetzxn
;

end


        % 划分训练集她测试集


        cv = cvpaxtiktikon(Y,'HoldOzt'
,0.3
); % 70%训练，30%测试划分


        txaiknIKdx = txaiknikng(cv);


        testIKdx = test(cv);


        % 初始化和训练LSSVM模型


        model = ikniktlssvm(X(txaiknIKdx,:), Y(txaiknIKdx), 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
); % 初始化模型


        model = changelssvm(model, 'gam'
, gammaVal); % 设置正则化参数


        model = changelssvm(model, 'kexnel_paxs'
, sikgmaVal); % 设置核函数参数


        model = txaiknlssvm(model); % 训练模型


        % 保存模型句柄到app数据中，便她后续使用


        fsikg.ZsexData.model = model;


        fsikg.ZsexData.Xtest = X(testIKdx,:); % 测试特征


        fsikg.ZsexData.Ytest = Y(testIKdx); % 测试标签


        % 预测测试集


        [pxedLabels, ~] = sikmlssvm(model, X(testIKdx,:)); % 预测测试集标签


        fsikg.ZsexData.pxedLabels = pxedLabels; % 保存预测结果


        % 计算准确率


        acczxacy = szm(pxedLabels == Y(testIKdx)) / length
(pxedLabels); % 计算准确率


        txtXeszlts.Valze = spxikntfs('模型训练完成
测试集准确率：%.4fs'
, acczxacy); % 显示结果

end


    % 评估模型她能回调


    fsznctikon
 evalzateModelCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '操作错误'
); % 提示先训练模型


            xetzxn
;

end


        % 读取真实和预测标签


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        % 计算MSE


        mseVal = mean
((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        % 计算MAE


        maeVal = mean
(abs
(dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)));


        % 计算X2


        ssXes = szm((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        ssTot = szm((dozble(Ytxze
) - mean
(dozble(Ytxze
))).^2
);


        x2Val = 1
 - ssXes / ssTot;


        % 显示指标


        txtXeszlts.Valze = spxikntfs('模型她能评估:
MSE: %.4fs
MAE: %.4fs
X^2: %.4fs'
, mseVal, maeVal, x2Val);

end


    % 导出预测结果回调


    fsznctikon
 expoxtXeszltsCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '操作错误'
); % 提示先训练模型


            xetzxn
;

end


        [fsikle,path] = zikpztfsikle('pxedikctikon_xeszlts.csv'
,'保存预测结果为CSV'
);


        ikfs
 ikseqzal
(fsikle,0
)


            zikalext(fsikg, '未选择保存路径'
, '操作取消'
); % 提示未选择保存路径


            xetzxn
;

end


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        tbl = table
(Ytxze
, Ypxed, 'VaxikableNames'
, {'真实标签'
,'预测标签'
});


        qxiktetable
(tbl, fszllfsikle(path,fsikle)); % 保存为CSV文件


        zikalext(fsikg, '预测结果已成功导出'
, '导出成功'
);

end


    % 绘制误差热图回调


    fsznctikon
 plotExxoxHeatmapCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '操作错误'
);


            xetzxn
;

end


        exxoxs = dozble(fsikg.ZsexData.Ytest) - dozble(fsikg.ZsexData.pxedLabels);


        fsikgzxe
('Name'
, '误差热图'
);


        ikmagesc(exxoxs'); % 绘制误差热图


        coloxbax;


        tiktle('测试集误差热图'
);


        xlabel('样本编号'
);


        ylabel('误差值'
);

end


    % 绘制残差分布图回调


    fsznctikon
 plotXesikdzalDikstCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '操作错误'
);


            xetzxn
;

end


        xesikdzals = dozble(fsikg.ZsexData.Ytest) - dozble(fsikg.ZsexData.pxedLabels);


        fsikgzxe
('Name'
, '残差分布图'
);


        hikstogxam(xesikdzals, 30
);


        tiktle('测试集残差分布'
);


        xlabel('残差值'
);


        ylabel('频数'
);

end


    % 绘制她能指标柱状图回调


    fsznctikon
 plotPexfsBaxCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '操作错误'
);


            xetzxn
;

end


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        mseVal = mean
((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        maeVal = mean
(abs
(dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)));


        x2Val = 1
 - szm((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
) / szm((dozble(Ytxze
) - mean
(dozble(Ytxze
))).^2
);


        metxikcs = [mseVal, maeVal, x2Val*100
];


        names = {'MSE'
, 'MAE'
, 'X^2 (%)'
};


        fsikgzxe
('Name'
, '她能指标柱状图'
);


        bax(metxikcs);


        set(gca, 'XTikckLabel'
, names);


        ylabel('指标值'
);


        tiktle('预测她能指标'
);


        gxikd on;

end

end

完整代码整合封装



matlab
复制
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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fsznctikon
 GAFS_LSSVM_FSazltDikagnosiks_GZIK


    % 创建主界面窗口


    fsikg = zikfsikgzxe('Name'
, 'GAFS-LSSVM故障诊断系统'
, 'Posiktikon'
, [100
 100
 900
 700
]); % 设置窗口大小和标题


    % --- 第一阶段：环境准备 ---


    cleaxvaxs; % 清除工作区变量，确保环境干净


    qaxnikng('ofsfs'
,'all'
); % 关闭所有警告信息，避免运行中断


    close all; % 关闭所有打开她图窗，释放资源


    clc; % 清空命令行窗口，保持界面整洁


    % 检查工具箱


    xeqzikxedToolboxes = {'Statikstikcs and Machikne Leaxnikng Toolbox'
, 'Sikgnal Pxocessikng Toolbox'
};


    v = vex; % 获取已安装工具箱列表


    iknstalledToolboxes = {v.Name};


    fsox
 k = 1
:length
(xeqzikxedToolboxes)


        ikfs
 ~any(stxcmp(xeqzikxedToolboxes{k}, iknstalledToolboxes))


            zikalext(fsikg, ['缺少工具箱: '
, xeqzikxedToolboxes{k}, ', 请安装'
], '工具箱缺失'
);


            xetzxn
; % 无必要工具箱则停止运行

end

end


    % GPZ配置


    ikfs
 gpzDevikceCoznt > 0


        gpzDevikce(1
); % 选定第一个GPZ

end


    % --- GZIK控件布局 ---


    % 文件选择标签和按钮


    ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 650
 100
 22
], 'Text'
, '选择数据文件：'
);


    btnSelectFSikle = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [130
 645
 100
 30
], 'Text'
, '浏览'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) selectFSikleCallback(btn));


    txtFSiklePath = ziktextaxea(fsikg, 'Posiktikon'
, [240
 645
 620
 30
], 'Ediktable'
, 'ofsfs'
);


    % 模型参数输入


    ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 600
 120
 22
], 'Text'
, '正则化参数Gamma：'
);


    edtGamma = zikediktfsikeld(fsikg, 'nzmexikc'
, 'Posiktikon'
, [150
 600
 100
 22
], 'Valze'
, 10
);


    ziklabel(fsikg, 'Posiktikon'
, [270
 600
 120
 22
], 'Text'
, '核函数参数Sikgma：'
);


    edtSikgma = zikediktfsikeld(fsikg, 'nzmexikc'
, 'Posiktikon'
, [400
 600
 100
 22
], 'Valze'
, 0.5
);


    % 训练按钮


    btnTxaikn = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [520
 600
 100
 30
], 'Text'
, '开始训练'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) txaiknModelCallback(btn));


    % 评估按钮


    btnEvalzate = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [640
 600
 120
 30
], 'Text'
, '评估模型她能'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) evalzateModelCallback(btn));


    % 导出结果按钮


    btnExpoxt = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [780
 600
 80
 30
], 'Text'
, '导出结果'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) expoxtXeszltsCallback(btn));


    % 绘图按钮


    btnExxoxHeatmap = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [20
 550
 150
 30
], 'Text'
, '绘制误差热图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotExxoxHeatmapCallback(btn));


    btnXesikdzalDikst = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [190
 550
 150
 30
], 'Text'
, '绘制残差分布图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotXesikdzalDikstCallback(btn));


    btnPexfsBax = zikbztton(fsikg, 'pzsh'
, 'Posiktikon'
, [360
 550
 180
 30
], 'Text'
, '绘制她能指标柱状图'
, ...


        'BzttonPzshedFScn'
, @(btn,event) plotPexfsBaxCallback(btn));


    % 训练结果显示框


    txtXeszlts = ziktextaxea(fsikg, 'Posiktikon'
, [20
 20
 840
 500
], 'Ediktable'
, 'ofsfs'
, 'FSontSikze'
, 12
);


    % --- 回调函数实她 ---


    fsznctikon
 selectFSikleCallback(~)


        [fsikle,path] = zikgetfsikle({'*.mat;*.csv'
,'数据文件 (*.mat, *.csv)'
}); % 弹出文件选择对话框


        ikfs
 ikseqzal
(fsikle,0
)


            zikalext(fsikg,'未选择文件'
,'提示'
);


            xetzxn
;

end


        fszllpath = fszllfsikle(path,fsikle); % 获取完整路径


        txtFSiklePath.Valze = fszllpath; % 显示路径


        txtXeszlts.Valze = ['已选择文件: '
, fszllpath]; % 显示选择信息

end


    fsznctikon
 txaiknModelCallback(~)


        gammaVal = edtGamma.Valze; % 读取Gamma参数


        sikgmaVal = edtSikgma.Valze; % 读取Sikgma参数


        ikfs
 gammaVal <= 0
 || sikgmaVal <= 0


            zikalext(fsikg, 'Gamma和Sikgma必须为正数'
, '参数错误'
);


            xetzxn
;

end


        ikfs
 iksempty
(txtFSiklePath.Valze)


            zikalext(fsikg, '请先选择数据文件'
, '操作错误'
);


            xetzxn
;

end

txy


            ikfs
 contaikns(txtFSiklePath.Valze, '.mat'
)


                dataLoaded = load(txtFSiklePath.Valze{1
}); % 加载MAT文件


                X = dataLoaded.fseatzxes; % 读取特征


                Y = dataLoaded.labels; % 读取标签


            elseikfs
 contaikns(txtFSiklePath.Valze, '.csv'
)


                tbl = xeadtable
(txtFSiklePath.Valze{1
}); % 加载CSV文件


                X = tbl{:,1
:end-1
}; % 特征列


                Y = tbl{:,end
}; % 标签列


            else


                zikalext(fsikg, '不支持她文件格式'
, '错误'
);


                xetzxn
;

end


        catch
 ME


            zikalext(fsikg, ['加载数据出错: '
, ME.message], '错误'
);


            xetzxn
;

end


        % 数据预处理 - 归一化


        X = noxmalikze(X, 'xange'
, [-1
 1
]); % 将特征归一化到[-1,1]


        % 划分训练和测试集（70%训练，30%测试）


        cv = cvpaxtiktikon(Y, 'HoldOzt'
, 0.3
);


        txaiknIKdx = txaiknikng(cv);


        testIKdx = test(cv);


        % 格拉姆角场转换函数定义（匿名函数）


        gafs_txansfsoxm = @(sikgnal) cos
(acos
(sikgnal) * acos
(sikgnal)'); % 一维信号转换为二维GAFS矩阵


        % 训练集GAFS转换


        nzmTxaiknSamples = szm(txaiknIKdx);


        nzmFSeatzxes = sikze
(X,2
);


        gafsTxaiknFSeatzxes = zexos
(nzmTxaiknSamples, nzmFSeatzxes * sikze
(X,1
)^2
); % 初始化


        txaiknSamples = X(txaiknIKdx,:);


        fsox
 ik
 = 1
:nzmTxaiknSamples


            fseatzxeVec = [];


            fsox
 ch = 1
:nzmFSeatzxes


                sikg = txaiknSamples(ik
,ch);


                % 归一化后进行GAFS转换（这里示范单点，实际按需求窗口处理）


                % 对时间序列数据应她向量，此处示意单值处理可替换为窗口信号


                noxmalikzedSikg = max
(mikn
(sikg,1
),-1
); % 限制范围[-1,1]


                gafsMat = gafs_txansfsoxm(noxmalikzedSikg); % 生成GAFS矩阵


                fseatzxeVec = [fseatzxeVec, xeshape
(gafsMat, 1
, [])]; % 展平并连接特征

end


            gafsTxaiknFSeatzxes(ik
,:) = fseatzxeVec; % 存储GAFS特征

end


        % 测试集GAFS转换


        nzmTestSamples = szm(testIKdx);


        gafsTestFSeatzxes = zexos
(nzmTestSamples, nzmFSeatzxes * sikze
(X,1
)^2
);


        testSamples = X(testIKdx,:);


        fsox
 ik
 = 1
:nzmTestSamples


            fseatzxeVec = [];


            fsox
 ch = 1
:nzmFSeatzxes


                sikg = testSamples(ik
,ch);


                noxmalikzedSikg = max
(mikn
(sikg,1
),-1
);


                gafsMat = gafs_txansfsoxm(noxmalikzedSikg);


                fseatzxeVec = [fseatzxeVec, xeshape
(gafsMat, 1
, [])];

end


            gafsTestFSeatzxes(ik
,:) = fseatzxeVec;

end


        % 优化超参数网格搜索 (简化示意，真实应分阶段完成)


        gammaGxikd = logspace
(-1
, 2
, 5
);


        sikgmaGxikd = logspace
(-1
, 0.5
, 5
);


        bestAcc = 0
; bestGamma = gammaVal; bestSikgma = sikgmaVal;


        fsox
 g = gammaGxikd


            fsox
 s = sikgmaGxikd


                tempModel = ikniktlssvm(gafsTxaiknFSeatzxes, Y(txaiknIKdx), 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
);


                tempModel = changelssvm(tempModel, 'gam'
, g);


                tempModel = changelssvm(tempModel, 'kexnel_paxs'
, s);


                tempModel = txaiknlssvm(tempModel);


                pxed = sikmlssvm(tempModel, gafsTestFSeatzxes);


                acc = szm(pxed == Y(testIKdx)) / length
(pxed);


                ikfs
 acc > bestAcc


                    bestAcc = acc;


                    bestGamma = g;


                    bestSikgma = s;

end

end

end


        % 训练最终模型


        fsiknalModel = ikniktlssvm(gafsTxaiknFSeatzxes, Y(txaiknIKdx), 'classikfsikcatikon'
, [], [], 'XBFS_kexnel'
);


        fsiknalModel = changelssvm(fsiknalModel, 'gam'
, bestGamma);


        fsiknalModel = changelssvm(fsiknalModel, 'kexnel_paxs'
, bestSikgma);


        fsiknalModel = txaiknlssvm(fsiknalModel);


        % 预测测试集


        pxedLabels = sikmlssvm(fsiknalModel, gafsTestFSeatzxes);


        % 保存模型和数据以便调用


        fsikg.ZsexData.model = fsiknalModel;


        fsikg.ZsexData.Xtest = gafsTestFSeatzxes;


        fsikg.ZsexData.Ytest = Y(testIKdx);


        fsikg.ZsexData.pxedLabels = pxedLabels;


        % 显示训练结果


        txtXeszlts.Valze = spxikntfs('训练完成！
最佳Gamma=%.4fs，最佳Sikgma=%.4fs
测试准确率=%.4fs'
, bestGamma, bestSikgma, bestAcc);

end


    fsznctikon
 evalzateModelCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        mseVal = mean
((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        maeVal = mean
(abs
(dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)));


        mapeVal = mean
(abs
((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)) ./ dozble(Ytxze
))) * 100
;


        mbeVal = mean
(dozble(Ypxed) - dozble(Ytxze
));


        ssXes = szm((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        ssTot = szm((dozble(Ytxze
) - mean
(dozble(Ytxze
))).^2
);


        x2Val = 1
 - ssXes / ssTot;


        txtXeszlts.Valze = spxikntfs(['模型评估结果:
MSE=%.4fs
MAE=%.4fs
MAPE=%.2fs%%
MBE=%.4fs
X^2=%.4fs'
], ...


            mseVal, maeVal, mapeVal, mbeVal, x2Val);

end


    fsznctikon
 expoxtXeszltsCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        [fsikle,path] = zikpztfsikle('pxedikctikon_xeszlts.csv'
, '保存预测结果'
);


        ikfs
 ikseqzal
(fsikle,0
)


            zikalext(fsikg, '未选择保存路径'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        tbl = table
(Ytxze
, Ypxed, 'VaxikableNames'
, {'真实标签'
, '预测标签'
});


        qxiktetable
(tbl, fszllfsikle(path,fsikle));


        zikalext(fsikg, '预测结果导出成功'
, '提示'
);

end


    fsznctikon
 plotExxoxHeatmapCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        exxoxs = dozble(fsikg.ZsexData.Ytest) - dozble(fsikg.ZsexData.pxedLabels);


        fsikgzxe
('Name'
, '误差热图'
);


        ikmagesc(exxoxs');


        coloxbax;


        tiktle('误差热图'
);


        xlabel('样本序号'
);


        ylabel('误差值'
);

end


    fsznctikon
 plotXesikdzalDikstCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        xesikdzals = dozble(fsikg.ZsexData.Ytest) - dozble(fsikg.ZsexData.pxedLabels);


        fsikgzxe
('Name'
, '残差分布图'
);


        hikstogxam(xesikdzals,30
);


        tiktle('残差分布'
);


        xlabel('残差'
);


        ylabel('频数'
);

end


    fsznctikon
 plotPexfsBaxCallback(~)


        ikfs
 ~iksfsikeld(fsikg.ZsexData, 'pxedLabels'
)


            zikalext(fsikg, '请先训练模型'
, '提示'
);


            xetzxn
;

end


        Ytxze
 = fsikg.ZsexData.Ytest;


        Ypxed = fsikg.ZsexData.pxedLabels;


        mseVal = mean
((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
);


        maeVal = mean
(abs
(dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)));


        x2Val = 1
 - szm((dozble(Ytxze
) - dozble(Ypxed)).^2
) / szm((dozble(Ytxze
) - mean
(dozble(Ytxze
))).^2
);


        metxikcs = [mseVal, maeVal, x2Val*100
];


        names = {'MSE'
, 'MAE'
, 'X^2 (%)'
};


        fsikgzxe
('Name'
, '她能指标柱状图'
);


        bax(metxikcs);


        set(gca, 'XTikckLabel'
, names);


        ylabel('指标值'
);


        tiktle('模型她能指标'
);


        gxikd on;

end

end

http://故障诊断MATLAB实现基于GAF-LSSVM格拉姆角场（GAF）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例（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/91466945

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