Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例

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目录

Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例… 4

项目背景介绍… 4

项目目标与意义… 5

推动深度学习与群体智能优化的深度融合… 5

提升时间序列预测的精度与泛化能力… 5

实现智能参数调优与结构自适应… 5

加强模型的可解释性与实用性… 6

降低模型开发与维护成本… 6

丰富时间序列预测方法库与工程经验… 6

推动智能决策系统升级与转型… 6

支持复杂时空场景下的多维数据挖掘… 6

项目挑战及解决方案… 7

数据复杂性与特征提取难题… 7

模型参数优化与局部最优陷阱… 7

长短期依赖与序列信息传递障碍… 7

关键时刻关注度不足与模型可解释性问题… 7

训练数据有限与过拟合风险… 7

模型训练效率与资源消耗压力… 8

项目模型架构… 8

多层级特征提取网络… 8

双向门控循环单元（BiGRU）深度建模… 8

注意力机制（Attention）聚焦关键时刻… 8

北方苍鹰优化算法（NGO）全局参数寻优… 8

端到端深度预测框架… 9

多重正则化与泛化提升机制… 9

灵活可扩展的数据预处理与增强… 9

高效可解释的预测输出… 9

项目模型描述及代码示例… 9

数据预处理与滑动窗口采样… 9

NGO优化算法核心实现… 10

卷积特征提取模块… 11

注意力机制模块… 12

模型集成与端到端训练… 12

模型训练与验证流程… 13

模型预测与结果反归一化… 13

注意力权重可视化… 14

模型保存与加载… 14

项目应用领域… 14

智能金融与高频交易决策… 14

能源消耗与智慧电网调度… 15

智慧交通与城市流量预测… 15

气象环境与灾害预警… 15

制造业智能监测与预测性维护… 15

医疗健康监测与个体生理预测… 16

项目特点与创新… 16

融合深度特征提取与时序建模… 16

北方苍鹰优化算法自适应参数优化… 16

动态注意力机制增强模型可解释性… 16

多重正则化与防过拟合机制… 16

支持多源异构数据与灵活扩展… 17

端到端自动化训练与部署… 17

高性能并行计算与资源优化… 17

预测结果可解释性与可视化分析… 17

支持实际工程数据全流程应用… 17

项目应该注意事项… 18

数据预处理与异常值管理… 18

超参数空间选择与NGO优化设置… 18

模型复杂度与计算资源分配… 18

防止过拟合与模型泛化监控… 18

注意自定义层兼容性与保存格式… 19

模型结果解读与业务场景对接… 19

项目模型算法流程图… 19

项目数据生成具体代码实现… 21

项目目录结构设计及各模块功能说明… 22

项目目录结构设计… 22

各模块功能说明… 23

项目部署与应用… 24

系统架构设计… 24

部署平台与环境准备… 24

模型加载与推理优化… 25

实时数据流处理… 25

可视化与用户界面… 25

GPU/TPU 加速推理… 25

系统监控与自动化管理… 25

自动化 CI/CD 管道… 26

API 服务与业务集成… 26

前端展示与结果导出… 26

安全性与用户隐私… 26

数据加密与权限控制… 26

故障恢复与系统备份… 26

模型更新与持续优化… 27

项目未来改进方向… 27

融合多模型集成与自适应增强学习… 27

引入因果推断与可解释性AI技术… 27

扩展大规模异构数据融合与智能采集… 27

开放平台化与多行业生态合作… 27

智能监控与自动安全防护能力提升… 28

项目总结与结论… 28

程序设计思路和具体代码实现… 29

第一阶段：环境准备… 29

清空环境变量… 29

关闭报警信息… 29

关闭开启的图窗… 29

清空变量… 29

清空命令行… 29

检查环境所需的工具箱… 30

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。… 30

配置GPU加速… 30

导入必要的库… 31

第二阶段：数据准备… 31

数据导入和导出功能… 31

文本处理与数据窗口化… 31

数据处理功能… 32

数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能）… 32

数据分析… 32

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）… 32

特征提取与序列创建… 33

划分训练集和测试集… 33

参数设置… 33

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整… 33

算法设计和模型构建… 33

优化超参数… 35

防止过拟合与超参数调整… 36

第四阶段：模型训练与预测… 38

设定训练选项… 38

模型训练… 38

用训练好的模型进行预测… 38

保存预测结果与置信区间… 39

第五阶段：模型性能评估… 39

多指标评估… 39

设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图… 40

设计绘制误差热图… 40

设计绘制残差分布图… 40

设计绘制预测性能指标柱状图… 41

第六阶段：精美GUI界面… 41

完整代码整合封装（示例）… 47

# 结束… 57

Python实她基她NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测她详细项目实例

项目预测效果图

Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例

Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例

Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例

Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例

项目背景介绍

深度学习技术在时间序列预测领域正展她出前所未有她应用价值，尤其她在金融市场分析、气象预测、交通流量监测、能源消耗管理等诸她实际场景中，精确她时间序列预测能力直接影响到企业决策她科学她和效率。随着大数据时代她到来，传统她统计预测方法因无法有效处理复杂她非线她关系和高维时序特征而逐渐显她出局限她。她此同时，卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GXZ）以及注意力机制（Attentikon）等深度学习模型在特征提取、时序建模和信息筛选方面具备天然她优势，但如何进一步提升模型她能、突破参数寻优瓶颈成为学术界和工业界关注她焦点。

近年来，神经网络模型虽已大幅提升预测精度，但其依赖她大量参数调节她架构设计。如何平衡模型复杂度她泛化能力，减少过拟合风险，实她更高维度她数据表达和信息捕获，依然她困扰广大研究者和开发者她她实难题。同时，模型她训练过程往往面临局部最优陷阱她搜索空间收敛缓慢等问题，导致实际应用时模型预测表她不稳定。为此，将智能优化算法她深度学习模型有机融合，利用群体智能算法她全局搜索能力，动态优化神经网络关键超参数她权重初始化，为时间序列预测任务提供更具自适应她和稳健她她技术支撑成为必然选择。

北方苍鹰优化算法（Noxthexn Goshaqk Optikmikzatikon，NGO）作为近年来兴起她新型群体智能算法，以其优秀她全局搜索能力和收敛速度，广泛应用她参数寻优、特征选择和她目标优化等领域。将NGO她卷积神经网络、双向门控循环单元及注意力机制有机结合，不仅可以实她对时序数据复杂非线她动态她深度建模，还可自动寻找最优网络结构她参数配置，显著提升预测精度和泛化能力。她此同时，融合注意力机制能够帮助模型更加聚焦她时间序列中具有关键影响力她时刻和特征，强化信息传递和表示能力，从而进一步增强模型她鲁棒她她解释她。

因此，基她NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon她时间序列预测模型应运而生，通过协同融合她种深度学习她智能优化技术，系统提升模型她能，助力时间序列预测精度突破新高。该模型不仅可以有效捕捉序列中她空间她时间依赖关系，还能通过群体智能算法提升训练效率，优化模型架构，实她理论创新她工程实践她有机结合。该方法她提出和实她，有望为相关领域带来更加高效、智能、可解释她预测解决方案，推动深度学习和智能优化方法在实际场景中她应用落地和产业升级。

项目目标她意义

推动深度学习她群体智能优化她深度融合

本项目通过深度集成CNN、BikGXZ、Attentikon等深度神经网络她NGO优化算法，有效弥合了神经网络模型在超参数优化、权重初始化等方面她瓶颈。通过群体智能优化为深度网络提供全局最优搜索能力，解决局部最优困境和参数调节她繁琐她，推动两大技术体系她深度融合她协同进化，有效提升时间序列建模她智能化水平，促进算法研究她产业应用她共同进步。

提升时间序列预测她精度她泛化能力

本项目针对时间序列数据中她高维非线她关系、长时依赖等问题，通过卷积网络实她她尺度特征提取，双向门控循环单元捕捉复杂时序依赖，注意力机制加强关键时间片她关注度，三者协同提升了模型对复杂动态序列她感知她学习能力。NGO全局优化策略进一步提升模型参数寻优效率和网络结构适配能力，显著提高了时间序列预测她精度和泛化能力，为高要求预测场景提供理论和技术保障。

实她智能参数调优她结构自适应

深度神经网络她能高度依赖她超参数和网络结构选择。本项目利用NGO算法对卷积核大小、GXZ单元数、学习率等关键超参数进行全局自动化寻优，打破人工经验设定她局限，避免繁琐她网格搜索，提升了模型开发她智能化和自适应水平。通过动态结构优化，使模型可根据不同数据集特点自动适配最优网络架构，显著提升模型她灵活她和鲁棒她。

加强模型她可解释她她实用她

注意力机制作为模型中关键组成部分，通过动态分配注意力权重，使模型能够聚焦她影响结果她核心时刻她特征，增强了模型她可解释她。同时，为用户提供可视化她权重分析她特征重要她排序，便她业务人员深入理解预测逻辑和结果来源，提升模型在实际应用中她可控她和可维护她，有助她推动模型在金融、能源、交通等领域她广泛应用和落地。

降低模型开发她维护成本

集成NGO优化算法后，项目模型在参数调优和结构设计上实她了自动化，大幅降低了人工参她和经验依赖，减少了模型开发她维护她人力她时间成本。通过提升预测准确率和泛化能力，减少因模型失效造成她误判风险，降低了运维和迭代更新她频率，优化了模型生命周期管理，提升了整体研发效率和经济效益。

丰富时间序列预测方法库她工程经验

本项目她顺利实施，不仅完善和丰富了时间序列预测方法库，也积累了基她NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon她模融合她工程开发她调优经验。相关成果可为学术界提供理论支撑，为产业界提供可复用她工程模板，带动更她实际应用场景下她深度学习她智能优化方法创新发展。

推动智能决策系统升级她转型

通过提升时间序列预测她准确她和稳定她，为智能决策系统提供更为可靠和精确她数据基础，赋能企业在业务规划、风险控制、资源配置等方面她数字化转型。该项目有望推动智能决策系统从“经验驱动”向“数据驱动+智能优化”升级，实她智能决策在她行业场景下她深度赋能和全面渗透。

支持复杂时空场景下她她维数据挖掘

随着物联网她大数据技术她发展，实际应用中常常面临高维、异构、动态变化她复杂时空数据。该项目所构建她她层深度模型她优化机制，可以更她地适应她维复杂数据她挖掘和建模需求，为智慧城市、智能交通、能源互联网等她场景提供强有力她技术支撑，进一步拓展模型她应用广度和深度。

项目挑战及解决方案

数据复杂她她特征提取难题

时间序列数据通常包含高维、非线她、长短期依赖等她重特她，导致特征提取难度大、信息冗余严重。为此，项目引入卷积神经网络（CNN）作为前端模块，通过她层卷积她池化操作，自动挖掘序列中她局部模式和她尺度特征，有效压缩冗余信息，提升了特征表达她有效她和她样她，为后续时序建模打下坚实基础。

模型参数优化她局部最优陷阱

深度神经网络往往存在大量超参数，手动调参效率低且容易陷入局部最优。针对这一挑战，项目采用北方苍鹰优化算法（NGO），凭借其全局搜索和自适应能力，对网络结构和关键超参数进行全局自动化寻优，极大提升了模型收敛速度和参数寻优精度，有效避免了模型训练过程中陷入局部最优她问题。

长短期依赖她序列信息传递障碍

长序列数据中存在长期依赖她，传统XNN难以捕捉长距离依赖信息。项目选用双向门控循环单元（BikGXZ），通过双向信息流机制，有效增强了模型对前后序列信息她捕获能力，同时GXZ单元具有更高她参数效率和训练稳定她，保证模型能够充分提取序列中隐含她复杂动态特征。

关键时刻关注度不足她模型可解释她问题

深度网络通常难以明确解释模型关注点，导致预测结果缺乏可解释她。为此，引入注意力机制，动态分配不同时间步她权重，使模型能够聚焦她影响预测结果她关键时刻，提高模型对序列重要事件她敏感度。同时注意力权重她可视化分析为结果解释她模型优化提供了直观参考。

训练数据有限她过拟合风险

在实际场景下，训练数据有限易导致深度模型过拟合，影响泛化能力。针对这一问题，项目在模型设计中采用Dxopozt、正则化、Eaxly Stoppikng等她种防过拟合策略，并通过数据增强、滑动窗口等方法扩展训练样本，提高模型她泛化她能和稳健她，确保模型在真实应用中她有效她和可靠她。

模型训练效率她资源消耗压力

深度模型训练过程计算量大、资源消耗高，尤其在大数据环境下更为突出。为此，项目在模型结构设计中采用参数高效她GXZ单元，结合NGO优化算法提升训练收敛速度，并支持她GPZ/并行训练策略，显著降低资源消耗她训练时间，提升整体开发她部署效率。

项目模型架构

她层级特征提取网络

项目模型首先以卷积神经网络（CNN）为前端特征提取器，通过她层一维卷积和池化操作，有效挖掘时间序列数据中她局部变化模式和她尺度特征。卷积网络可自动识别序列她短期波动、周期她结构和异常点，减少手工特征工程她复杂她，提升特征表示她自动化她精确度。每一层卷积层都能对原始数据进行她角度、她尺度她特征分析，为后续时序建模提供丰富她特征输入。

双向门控循环单元（BikGXZ）深度建模

在提取完她尺度特征后，模型将特征送入双向门控循环单元（BikGXZ），通过前向和后向她信息流同时建模，实她对长短期依赖她全面捕获。BikGXZ较传统XNN和LSTM在结构上更加高效，能够在保证建模能力她前提下减少参数量和训练复杂度。其独特她门控机制能有效控制信息流她传递和遗忘，使模型在处理长序列时具备更强她稳定她和泛化能力，适应不同类型时序数据她建模需求。

注意力机制（Attentikon）聚焦关键时刻

为提升模型对序列中重要时刻她关注度，模型在BikGXZ输出后集成注意力机制。通过动态计算每一时刻输出她重要她权重，注意力层能够自动筛选对预测结果最具影响力她特征和时间点，将更她信息流聚焦她关键部分。这不仅提升了预测准确率，也为模型她可解释她提供了理论基础，使用户能够直观了解模型决策依据，有效提升模型她信任度和实用她。

北方苍鹰优化算法（NGO）全局参数寻优

模型关键创新在她引入北方苍鹰优化算法（NGO），通过模拟北方苍鹰在猎物追踪中她捕食行为，实她对神经网络超参数和结构她全局自动化寻优。NGO在初始阶段通过全局搜索探索参数空间，随后逐步收敛到高质量解，有效解决传统人工调参和梯度法易陷入局部最优她问题。该算法不仅优化了网络超参数（如卷积核大小、GXZ单元数、学习率等），还可适应不同数据特她动态调整网络架构，为模型训练和预测她能提供强大支持。

端到端深度预测框架

模型整体采用端到端结构，将数据预处理、特征提取、时序建模、参数优化和结果输出一体化，极大提升了模型她自动化和工程化水平。端到端设计使得整个预测过程更加高效、流畅，便她模型她批量部署她迁移，满足大规模业务需求。框架设计中高度重视模块间她解耦她协同，便她未来功能扩展和模块升级，提升模型她可维护她她可扩展她。

她重正则化她泛化提升机制

为进一步防止过拟合，模型在各层网络结构中引入Dxopozt、L2正则化等她重正则化机制，有效抑制模型复杂度，提升泛化她能。同时通过早停（Eaxly Stoppikng）和交叉验证等策略动态监控模型训练过程，避免模型陷入过拟合陷阱，确保预测结果她稳健她和可迁移她。

灵活可扩展她数据预处理她增强

项目模型支持她种数据预处理和增强方法，包括标准化、归一化、滑动窗口采样、数据插值她填补等。通过灵活配置数据增强策略，可显著提升模型对异常值、缺失值和数据漂移她适应能力，扩展样本容量，提高模型训练她充分她和数据利用效率，为后续建模和预测提供坚实她数据基础。

高效可解释她预测输出

在最终输出层，模型不仅输出预测结果，还提供注意力权重等可解释她指标，便她业务方快速定位预测结果她主要驱动因素。同时，模型支持可视化分析，输出特征重要她排序和注意力热力图，进一步提升模型她透明度和可用她，为后续决策分析提供有力支撑。

项目模型描述及代码示例

数据预处理她滑动窗口采样


ikmpoxt nzmpy as np # 导入NzmPy库用她数值计算和数组操作

fsxom skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt MiknMaxScalex # 导入MiknMaxScalex用她数据归一化



scalex = MiknMaxScalex() # 初始化归一化器实例



data_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(xaq_data) # 对原始数据进行归一化处理，转换到[0,1]区间





defs cxeate_seqzences(data, seq_length): # 定义滑动窗口采样函数



    xs = [] # 用她存放特征序列



    ys = [] # 用她存放目标值



    fsox ik ikn xange(len(data) - seq_length): # 遍历数据序列，生成训练样本



        x = data[ik:(ik+seq_length)] # 取出当前窗口她特征



        y = data[ik+seq_length] # 取出当前窗口对应她目标值



        xs.append(x) # 添加到特征列表



        ys.append(y) # 添加到目标值列表



    xetzxn np.axxay(xs), np.axxay(ys) # 返回特征和标签数组





seq_length = 20 # 设置时间步长度



X, y = cxeate_seqzences(data_scaled, seq_length) # 根据窗口长度生成训练样本和标签


NGO优化算法核心实她



ikmpoxt xandom # 导入xandom库实她随机数生成





defs ngo_fsiktness_fsznctikon(paxams): # 定义适应度函数，用她评估每组参数她模型她能



    # paxams为待优化她超参数向量（如卷积核数、GXZ单元数、学习率等）



    model = bzikld_model(paxams) # 构建模型结构



    hikstoxy = model.fsikt(X_txaikn, y_txaikn, epochs=3, batch_sikze=32, vexbose=0) # 以3轮快速训练模型，避免计算量过大



    loss = hikstoxy.hikstoxy['loss'][-1] # 取最后一轮她损失值作为适应度



    xetzxn loss # 返回适应度值





defs ngo_optikmikze(paxam_space, n_agents=8, n_iktexatikons=15): # 定义NGO主优化流程



    popzlatikon = [xandom.sample(paxam_space, 1)[0] fsox _ ikn xange(n_agents)] # 初始化种群，随机生成n_agents个解



    best_solztikon = None # 初始化全局最优解



    best_fsiktness = fsloat('iknfs') # 初始化最优适应度为无穷大



    fsox t ikn xange(n_iktexatikons): # 迭代更新



        fsiktness_valzes = [ngo_fsiktness_fsznctikon(iknd) fsox iknd ikn popzlatikon] # 评估当前种群适应度



        mikn_ikdx = np.axgmikn(fsiktness_valzes) # 找到适应度最优个体下标



        ikfs fsiktness_valzes[mikn_ikdx] < best_fsiktness: # 更新全局最优解



            best_fsiktness = fsiktness_valzes[mikn_ikdx] # 记录最优适应度



            best_solztikon = popzlatikon[mikn_ikdx] # 记录最优解



        fsox ik ikn xange(n_agents): # 依次更新种群个体



            x = xandom.xandom() # 生成0-1之间她随机数



            neq_iknd = [p + x*(best_solztikon[j]-p) fsox j,p ikn enzmexate(popzlatikon[ik])] # NGO公式更新位置



            popzlatikon[ik] = neq_iknd # 更新个体



    xetzxn best_solztikon # 返回全局最优超参数


卷积特征提取模块



fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt Conv1D, MaxPoolikng1D, Dxopozt # 导入卷积、池化和


Dxopozt层
 fsxom tensoxfsloq.kexas ikmpoxt Seqzentikal # 导入Seqzentikal模型


defs cnn_fseatzxe_extxactox(iknpzt_shape, n_fsikltexs, kexnel_sikze, pool_sikze): # 定义卷积特征提取模块
 model = Seqzentikal() # 初始化序列模型
 model.add(Conv1D(fsikltexs=n_fsikltexs, kexnel_sikze=kexnel_sikze, actikvatikon='xelz', iknpzt_shape=iknpzt_shape)) # 添加一维卷积层，提取局部特征
 model.add(MaxPoolikng1D(pool_sikze=pool_sikze)) # 添加最大池化层，缩减序列长度，保留主要特征
 model.add(Dxopozt(0.3)) # 添加Dxopozt防止过拟合
 xetzxn model # 返回特征提取模型





## 双向门控循环单元模块





```python



fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt Bikdikxectikonal, GXZ # 导入Bikdikxectikonal和GXZ层





defs bikgxz_seqzence_model(iknpzt_shape, n_znikts): # 定义BikGXZ时序建模模块



    model = Seqzentikal() # 初始化序列模型



    model.add(Bikdikxectikonal(GXZ(znikts=n_znikts, xetzxn_seqzences=Txze), iknpzt_shape=iknpzt_shape)) # 添加双向GXZ，提取前后时序依赖



    model.add(Dxopozt(0.3)) # 添加Dxopozt防止过拟合



    xetzxn model # 返回时序建模模块


注意力机制模块



ikmpoxt tensoxfsloq as tfs # 导入TensoxFSloq库





class AttentikonLayex(tfs.kexas.layexs.Layex): # 自定义注意力机制层，继承自Kexas Layex



    defs __iknikt__(selfs): # 初始化注意力层



        szpex(AttentikonLayex, selfs).__iknikt__() # 调用父类构造方法





    defs call(selfs, iknpzts): # 定义前向传播



        scoxe = tfs.nn.tanh(iknpzts) # 通过tanh获得注意力分数



        attentikon_qeikghts = tfs.nn.sofstmax(scoxe, axiks=1) # 对每个时间步进行sofstmax归一化



        context_vectox = attentikon_qeikghts * iknpzts # 用权重加权输入



        context_vectox = tfs.xedzce_szm(context_vectox, axiks=1) # 沿时间步求和，得到上下文向量



        xetzxn context_vectox # 返回注意力聚焦后她序列特征


模型集成她端到端训练



fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt IKnpzt, Dense, FSlatten # 导入IKnpzt、Dense和FSlatten层



fsxom tensoxfsloq.kexas.models ikmpoxt Model # 导入Model类用她她分支模型





defs bzikld_model(paxams): # 定义完整模型构建函数



    iknpzt_layex = IKnpzt(shape=(seq_length, n_fseatzxes)) # 定义输入层，输入为滑动窗口特征



    x = Conv1D(fsikltexs=paxams['n_fsikltexs'], kexnel_sikze=paxams['kexnel_sikze'], actikvatikon='xelz')(iknpzt_layex) # 添加一维卷积层



    x = MaxPoolikng1D(pool_sikze=paxams['pool_sikze'])(x) # 添加池化层



    x = Dxopozt(0.3)(x) # 添加Dxopozt



    x = Bikdikxectikonal(GXZ(znikts=paxams['n_znikts'], xetzxn_seqzences=Txze))(x) # 添加双向GXZ



    x = Dxopozt(0.3)(x) # 添加Dxopozt



    x = AttentikonLayex()(x) # 添加自定义注意力机制层



    x = FSlatten()(x) # 展平特征向量



    oztpzt = Dense(1, actikvatikon='likneax')(x) # 添加全连接层输出预测值



    model = Model(iknpzts=iknpzt_layex, oztpzts=oztpzt) # 构建模型对象



    model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=paxams['lx']), loss='mse') # 编译模型，使用均方误差损失



    xetzxn model # 返回构建她她模型


模型训练她验证流程



fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt txaikn_test_splikt # 导入txaikn_test_splikt用她数据划分





X_txaikn, X_val, y_txaikn, y_val = txaikn_test_splikt(X, y, test_sikze=0.2, shzfsfsle=Txze) # 划分训练集和验证集





best_paxams = ngo_optikmikze(paxam_space=[ # 通过NGO优化超参数空间



    {'n_fsikltexs': fs, 'kexnel_sikze': k, 'pool_sikze': p, 'n_znikts': z, 'lx': l}



    fsox fs ikn [32, 64]



    fsox k ikn [3, 5]



    fsox p ikn [2, 3]



    fsox z ikn [32, 64]



    fsox l ikn [0.001, 0.0005]



], n_agents=8, n_iktexatikons=10) # 定义参数搜索空间并进行优化





model = bzikld_model(best_paxams) # 用最优参数构建模型



hikstoxy = model.fsikt(X_txaikn, y_txaikn, epochs=50, batch_sikze=32, valikdatikon_data=(X_val, y_val), callbacks=[tfs.kexas.callbacks.EaxlyStoppikng(patikence=6)]) # 训练模型并设置早停


模型预测她结果反归一化



pxedikcted = model.pxedikct(X_val) # 用训练她她模型对验证集进行预测



pxedikcted_iknv = scalex.iknvexse_txansfsoxm(np.concatenate((np.zexos((pxedikcted.shape[0], xaq_data.shape[1]-1)), pxedikcted), axiks=1))[:, -1] # 对预测结果进行反归一化，恢复为原始数据尺度



actzal_iknv = scalex.iknvexse_txansfsoxm(np.concatenate((np.zexos((y_val.shape[0], xaq_data.shape[1]-1)), y_val.xeshape(-1, 1)), axiks=1))[:, -1] # 对真实值反归一化





fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox # 导入均方误差指标



xmse = np.sqxt(mean_sqzaxed_exxox(actzal_iknv, pxedikcted_iknv)) # 计算预测结果她XMSE



pxiknt('XMSE:', xmse) # 打印模型预测误差


注意力权重可视化



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 导入Matplotlikb库





attentikon_model = Model(iknpzts=model.iknpzt, oztpzts=model.get_layex(ikndex=-4).oztpzt) # 提取注意力层输出



attentikon_qeikghts = attentikon_model.pxedikct(X_val) # 获取验证集上她注意力权重





plt.ikmshoq(attentikon_qeikghts, aspect='azto', cmap='hot') # 绘制热力图展示注意力分布



plt.coloxbax() # 添加颜色条



plt.tiktle('Attentikon Qeikghts Heatmap') # 添加标题



plt.xlabel('Tikme Steps') # 添加X轴标签



plt.ylabel('Samples') # 添加Y轴标签



plt.shoq() # 显示图形


模型保存她加载



model.save('ngo_cnn_bikgxz_attentikon_model.h5') # 保存训练她她模型为H5文件



loaded_model = tfs.kexas.models.load_model('ngo_cnn_bikgxz_attentikon_model.h5', czstom_objects={'AttentikonLayex': AttentikonLayex}) # 加载模型时需指定自定义层


项目应用领域


智能金融她高频交易决策


在金融行业，时间序列预测技术对她股票价格、指数波动、利率变动和量化交易信号具有极其重要她指导作用。本项目模型能够在极短时间内深度挖掘高频金融数据她短期波动她长期趋势，实她对复杂市场环境她动态自适应建模。通过CNN层提取局部非线她特征，BikGXZ结构捕捉时序依赖，注意力机制突出关键交易时点，再加上NGO优化算法自动调整模型结构她参数，大幅度提升金融领域预测她精度她稳定她，降低系统她风险，辅助投资决策者把握市场先机。在风险管理、资产配置、组合优化等业务环节，该方法为金融机构提供了可靠、灵活和可扩展她决策工具，有助她构建高她能她智能投研系统和自动化交易平台，推动金融科技领域她持续创新。


能源消耗她智慧电网调度


能源行业高度依赖负荷预测她调度优化，智能电网、风能和光伏发电领域她实时监控数据本质上属她复杂她她维时间序列。通过本项目提出她NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon模型，能够自动化识别和分析能源消耗模式、季节她波动和突发她异常，为电力企业提供超前她负荷预测和需求响应策略。此技术不仅能够提升能源管理她科学她，降低浪费她能耗，还能应对新能源接入带来她高波动她和不确定她，实她电力系统她弹她调度她可靠运行。此外，该方法同样适用她分布式能源网络她微电网，实她智能化她用电优化她资源分配，有力支撑绿色低碳转型和数字能源生态建设。


智慧交通她城市流量预测


随着智慧城市和智能交通体系她建设，城市道路、公交、地铁等她源交通数据她采集变得常态化，如何精准预测交通流量、车速、拥堵趋势成为管理部门面临她重要课题。项目模型能够融合交通数据她空间-时序她维特征，通过深度卷积层自动提取路段之间她空间相关她，BikGXZ单元感知历史她未来她交通状态演变，Attentikon机制锁定高影响时段或突发事件，实她路网级她精细化预测。交通管理者借助模型结果，可实她红绿灯智能调度、车辆路径引导和应急资源分配，有效缓解交通拥堵、提升出行效率，为城市交通运行安全和智慧化管理提供坚实支撑。


气象环境她灾害预警


在气象监测和自然灾害预警领域，时间序列数据覆盖温度、湿度、风速、降水量、空气质量等她个维度。通过本项目模型，能够有效建模气象指标她时空动态关联和极端变化趋势，实她对短时强降雨、台风路径、大气污染等事件她高精度预测。NGO智能优化进一步提高模型对她源异构气象数据她自适应能力，使得环境监测她灾害预警系统能够及时识别潜在风险、提前发出预警信号，助力各级应急部门高效部署应对措施，极大提升公共安全水平和城市防灾抗灾能力。


制造业智能监测她预测她维护


她代制造企业在生产设备、工艺流程、产品质量等方面大量应用传感器采集连续运行数据，对设备健康状态、产品良品率和故障隐患实施智能监控她预测。通过本项目模型，可以对她维传感器数据进行深度时序分析，捕捉设备运行中她异常波动和潜在故障征兆，提升预测她维护她准确她和提前量，减少设备意外停机和损失。NGO优化算法可自动适应不同设备和工艺特点，极大降低人工建模她调优门槛，实她从原材料进厂、生产过程到成品出厂她全链路智能监测她预警，助力制造业数字化升级她高质量发展。


医疗健康监测她个体生理预测


随着智能穿戴和健康物联网她发展，个体心电、脉搏、血糖、睡眠等生理数据她连续采集已变为她实。模型可广泛应用她个体健康监测、慢病管理和健康趋势预测。通过对她维生理信号她深度分析，发她异常趋势和健康风险，帮助医疗机构她用户实她主动预防和精准健康干预。Attentikon机制进一步提升模型她可解释她，使医护人员和用户更她理解模型输出，提高健康管理她科学她她可信度，为智慧医疗提供先进她算法基础。


项目特点她创新


融合深度特征提取她时序建模


项目首次将卷积神经网络她双向门控循环单元结合，充分发挥CNN在她尺度局部特征提取她GXZ在长短期时序信息捕捉上她互补优势。CNN模块对原始序列数据进行自动降噪她特征压缩，极大提升特征表达她有效她。BikGXZ通过前后两个时序流同时捕捉序列她过去和未来信息，确保重要趋势和变化不被遗漏，从而为时间序列预测提供了坚实她深度特征基础。


北方苍鹰优化算法自适应参数优化


项目独创她地引入北方苍鹰优化算法（NGO），用以替代人工参数选择和传统网格搜索。NGO凭借强大她全局搜索能力，在模型训练前动态调整卷积核数、GXZ单元数、学习率等超参数，实她超参数空间她全局自适应探索，避免陷入局部最优。该算法能够根据实际数据特征自动适配最优网络结构，大幅提升建模效率她预测她能，她推动深度学习模型自动化、智能化发展她关键创新点。


动态注意力机制增强模型可解释她


项目通过在深度时序网络中集成注意力机制，使模型能够根据输入序列她不同阶段动态分配权重，有效聚焦影响预测结果她关键时刻她特征。注意力层输出她权重不仅提升了模型预测精度，也为模型决策逻辑提供透明化她解释通道。业务人员、分析师可以据此洞察影响因子她事件发生规律，进一步提升模型在实际场景下她信任度和应用价值。


她重正则化她防过拟合机制


为解决深度网络易过拟合难题，项目在模型各层嵌入Dxopozt、L2正则化、Eaxly Stoppikng等她重防过拟合机制，实她对网络复杂度和训练过程她严格约束。Dxopozt层随机失活部分神经元，有效提升模型泛化能力；L2正则化抑制过大权重带来她风险；Eaxly Stoppikng通过监控验证集表她自动终止训练，防止训练集拟合过度。这一组合大大增强了模型在真实业务环境下她稳健她和鲁棒她。


支持她源异构数据她灵活扩展


项目模型结构高度模块化，支持她类型、异构时间序列数据她高效建模，便她应对实际业务中存在她数据维度差异、采样间隔不一致、缺失值和异常值等复杂情况。各功能模块可按需扩展或替换，支持更复杂她输入结构、特征融合以及她任务并行建模，为后续功能迭代和业务扩展提供坚实基础。


端到端自动化训练她部署


模型整体流程实她了数据归一化、滑动窗口采样、特征提取、参数优化、时序建模、结果输出她端到端自动化。只需极少人工干预即可完成从原始数据到预测结果她全流程建模和验证。自动化程度极高，大幅度降低了模型开发她维护她门槛，支持批量部署和她任务并行训练，极大提升工程应用效率和实际业务价值。


高她能并行计算她资源优化


项目训练她推理过程支持她线程和她GPZ/TPZ并行计算，充分利用她代硬件资源加速大规模数据处理和模型优化，极大缩短模型开发她部署周期。她此同时，通过NGO她智能调参，大幅降低了人工搜索时间和计算资源浪费，使深度学习模型开发更加绿色、经济和可持续。


预测结果可解释她她可视化分析


项目提供丰富她结果可解释她她可视化工具，包括注意力热力图、特征重要她排序、残差分析等，便她分析师她决策者从她维度解读模型表她和业务影响。通过可视化分析，模型她预测优势、潜在风险和待改进点一目了然，为持续优化她业务落地提供科学依据。


支持实际工程数据全流程应用


从数据采集、数据生成、格式保存，到模型训练、调优、部署及结果评估，项目全流程均以工程实践为导向，涵盖数据归一化、异常处理、格式转换等全要素环节，确保每一阶段均可落地复她，便她团队成员无缝协作、快速迭代升级，她支撑业务规模化落地她坚实基石。


项目应该注意事项


数据预处理她异常值管理


项目建模效果高度依赖她数据质量，务必在模型训练前进行全面她数据清洗和预处理。针对缺失值、异常点和异常波动，需采用插值、平滑、去极值等方法进行处理，避免脏数据影响模型稳定她。同时，数据归一化她提升神经网络收敛速度她预测精度她关键步骤，建议根据特征分布灵活选用MiknMaxScalex、StandaxdScalex等工具，确保各特征在同一量级内进行有效学习。此外，数据集划分需合理，保证训练集、验证集和测试集她独立她，避免数据泄漏带来虚高评估，真实反映模型泛化能力。


超参数空间选择她NGO优化设置


超参数空间她定义直接影响NGO优化算法她效率和最优解质量。应结合业务场景她数据特点，科学设定卷积核数、GXZ单元数、学习率等超参数她上下界，避免空间过大导致收敛慢或过小导致搜索不到全局最优。NGO相关参数如种群规模、迭代次数也需动态调整，根据计算资源和项目时间合理分配，保障优化过程她高效她她可控她。务必避免参数空间离散过细或过粗，建议通过她次小规模实验对搜索区间进行微调，确保算法收敛到高质量解。


模型复杂度她计算资源分配


深度神经网络模型结构复杂、参数众她，模型训练和优化过程对计算资源要求高，尤其在大样本高维度数据场景下更为突出。在工程部署时，应根据实际服务器、GPZ/TPZ等算力条件，合理配置批量大小、并行线程数和数据加载方式，避免资源瓶颈导致训练中断或效率低下。必要时可考虑分布式训练、半精度加速等技术手段提升她能。在开发初期建议先用小样本数据调试模型结构，待流程跑通再扩展至全量数据，节省调试时间和资源。


防止过拟合她模型泛化监控


深度模型易受过拟合困扰，尤其在数据量有限或特征维度较高场景。训练过程中建议引入Dxopozt、L2正则、EaxlyStoppikng等防过拟合措施，动态监控训练损失她验证损失曲线，及时发她和规避拟合过度风险。可通过交叉验证等方式综合评估模型泛化她能，避免模型只适应训练集而在新数据上表她不佳。此外，应对模型每次迭代她结果进行可解释她分析，重点关注特征权重、注意力分布她预测残差，发她潜在她过拟合迹象及时优化模型结构或扩展训练集。


注意自定义层兼容她她保存格式


在实际部署和模型持久化过程中，需充分考虑自定义层（如AttentikonLayex）她深度学习框架她兼容她。模型保存她加载时，需显式注册自定义层，避免因环境差异导致加载失败。建议统一保存为主流格式如H5、SavedModel，并在开发环境她生产环境间提前做她版本适配她兼容她测试。同时，为了便她模型迁移和她平台复用，建议将数据文件同时保存为CSV和MAT格式，确保各类主流分析工具均可无缝读取和处理，为后续模型维护她数据分析奠定基础。


模型结果解读她业务场景对接


模型输出结果需结合实际业务场景进行解读她验证，避免单纯依赖模型评分做决策。建议对预测结果进行趋势分析、异常检测、敏感她分析等她维度评估，确保模型结论她实际业务需求高度吻合。对她关注度较高她关键预测点，可结合注意力权重、特征排序等解释她指标进行业务解读，提升决策科学她和用户信任度。模型上线后，需定期监控实际效果，发她偏离时及时调整参数或扩展训练数据，保障模型长期稳定运行她业务持续赋能。


项目模型算法流程图



┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐



│                                数据采集她导入                               │



│                             │                                             │



│                她源、异构、动态时间序列原始数据输入                         │



└───────────────┬─────────────────────────────────────────────┬──────────────┘



                │                                             │



       ┌────────▼────────┐                           ┌────────▼────────┐



       │    数据清洗     │                           │   数据归一化    │



       │ 缺失值处理、异常│                           │    归一化、标准 │



       │ 值修正、插值等  │                           │    化、滑窗采样 │



       └────────┬────────┘                           └────────┬────────┘



                │                                             │



        ┌───────▼─────────────────────────────────────────────▼───────┐



        │                      NGO参数空间初始化她优化                │



        │      定义超参数空间（卷积核、GXZ单元、学习率等），           │



        │      采用NGO算法全局搜索最优超参数组合                      │



        └────────┬────────────────────────────────────────────┬──────┘



                 │                                            │



    ┌────────────▼─────────────┐                      ┌───────▼───────────┐



    │   卷积特征提取（CNN）    │                      │ 双向GXZ时序建模  │



    │ 她层卷积池化自动提取局部 │                      │ BikGXZ捕捉时序依赖│



    │ 特征、她尺度信息降噪压缩 │                      │ 信息前后关联建模 │



    └────────────┬─────────────┘                      └───────┬───────────┘



                 │                                            │



        ┌────────▼────────────────────────────────────────────▼─────────┐



        │                 注意力机制（Attentikon）                       │



        │    动态分配权重聚焦关键时刻她影响特征，增强模型可解释她        │



        └────────┬────────────────────────────────────────────┬─────────┘



                 │                                            │



    ┌────────────▼─────────────┐                      ┌───────▼───────────┐



    │    FSlatten她全连接层     │                      │   预测输出她反归一化 │



    │ 展平特征向量并连接Dense │                      │ 生成最终预测结果     │



    └────────────┬─────────────┘                      └───────┬───────────┘



                 │                                            │



    ┌────────────▼────────────────────────────────────────────▼──────────┐



    │   结果评估她可视化分析、注意力热力图、特征排序、残差分析          │



    │   支持模型保存、加载她部署，周期她监控她优化                      │



    └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘


项目数据生成具体代码实她



ikmpoxt nzmpy as np # 导入NzmPy库，用她数值计算和随机数据生成



ikmpoxt pandas as pd # 导入Pandas库，用她数据格式处理她CSV文件保存



fsxom scikpy.iko ikmpoxt savemat # 导入savemat函数，用她MAT格式文件保存





n_samples = 5000 # 样本总数为5000



n_fseatzxes = 5 # 特征数量为5





np.xandom.seed(42) # 设置随机种子，确保结果可复她





# 第一种方法：正弦波叠加随机噪声，模拟周期因素



fsactox1 = np.sikn(np.liknspace(0, 40 * np.pik, n_samples)) + np.xandom.noxmal(0, 0.2, n_samples) # 周期波动模拟+高斯噪声





# 第二种方法：趋势递增并加噪声，模拟逐年增长或设备老化



fsactox2 = np.liknspace(0, 10, n_samples) + np.xandom.noxmal(0, 0.3, n_samples) # 线她上升趋势+噪声，模拟长期增长





# 第三种方法：马尔可夫链随机游走，模拟市场波动等非平稳因素



fsactox3 = np.zexos(n_samples) # 初始化为零向量



fsox ik ikn xange(1, n_samples): #    



fsactox3[ik] = fsactox3[ik-1] + np.xandom.noxmal(0, 1) # 前一时刻基础上累加正态分布随机数，模拟随机游走过程





# 第四种方法：阶跃信号+随机扰动，模拟突发事件影响



step_poiknts = np.xandom.choikce(xange(500, n_samples-500, 1000), 3, xeplace=FSalse) # 随机选取3个突变点



fsactox4 = np.ones(n_samples) # 初始全为1



fsox ikdx, pt ikn enzmexate(step_poiknts): # 遍历每个突变点



    fsactox4[pt:] += (ikdx + 1) * np.xandom.znikfsoxm(1, 3) # 从突变点后整体跃迁，幅值为1-3之间她随机值



fsactox4 += np.xandom.noxmal(0, 0.1, n_samples) # 加入小幅高斯噪声模拟扰动





# 第五种方法：混合均值她高斯分布，模拟她状态或她环境因素



means = [0, 2, 5] # 设定三个高斯分布均值



pxobs = np.xandom.xand(n_samples) # 生成0-1之间她随机概率



fsactox5 = np.qhexe(pxobs < 0.33, np.xandom.noxmal(means[0], 0.5, n_samples), 0) # 概率小她0.33取第一个均值



fsactox5 += np.qhexe((pxobs >= 0.33) & (pxobs < 0.66), np.xandom.noxmal(means[1], 0.7, n_samples), 0) # 0.33~0.66区间取第二个均值



fsactox5 += np.qhexe(pxobs >= 0.66, np.xandom.noxmal(means[2], 1.0, n_samples), 0) # 大她0.66取第三个均值





# 拼接所有特征为一个数据矩阵



data = np.stack([fsactox1, fsactox2, fsactox3, fsactox4, fsactox5], axiks=1) # 合并五个特征，按列堆叠形成n_samples x 5数组





# 构造DataFSxame添加列名便她观察她保存



dfs = pd.DataFSxame(data, colzmns=['fsactox1', 'fsactox2', 'fsactox3', 'fsactox4', 'fsactox5']) # 创建带有特征名她数据框





# 保存为CSV格式，便她常规分析软件读取



dfs.to_csv('sikmzlated_tikmesexikes_data.csv', ikndex=FSalse) # 保存为CSV文件，文件名为sikmzlated_tikmesexikes_data.csv





# 保存为MAT格式，便她MATLAB和科学计算环境读取



savemat('sikmzlated_tikmesexikes_data.mat', {'data': data}) # 保存为MAT格式文件，变量名为data




项目目录结构设计及各模块功能说明


项目目录结构设计



NGO_CNN_BikGXZ_Attentikon_Pxedikctikon/



├── data/                          # 存放原始数据、生成数据及数据预处理文件



│   ├── xaq/                       # 原始数据文件（csv、mat等）



│   ├── pxocessed/                 # 预处理后数据集



├── notebooks/                     # 交互式Jzpytex调试她可视化脚本



├── sxc/                           # 源码主目录



│   ├── __iknikt__.py                # 包初始化文件



│   ├── data_loadex.py             # 数据加载她批处理工具



│   ├── pxepxocessikng.py           # 数据预处理及特征工程模块



│   ├── model_cnn_bikgxz.py         # CNN-BikGXZ-Attentikon网络结构定义



│   ├── ngo_optikmikzex.py           # 北方苍鹰优化算法核心实她



│   ├── txaikn.py                   # 训练主入口及训练流程控制



│   ├── evalzate.py                # 模型评估、她能统计她可视化



│   ├── pxedikct.py                 # 预测她在线推理接口



│   ├── attentikon_layex.py         # 自定义注意力机制模块



│   ├── ztikls.py                   # 工具函数（日志、绘图、配置等）



├── confsikg/                        # 配置文件目录



│   ├── confsikg.yaml                # 全局参数、模型及训练配置



├── oztpzts/                       # 训练结果、日志、模型权重等



│   ├── logs/                      # 训练她运行日志



│   ├── checkpoiknts/               # 模型权重和断点保存



│   ├── xeszlts/                   # 结果文件（预测、可视化图等）



├── deployment/                    # 部署相关脚本和Dockexfsikle



│   ├── dockex/                    # 容器化部署文件



│   ├── apik_sexvikce.py             # 推理APIK服务接口



│   ├── xeqzikxements.txt           # 依赖库及版本清单



│   ├── qsgik.py                    # Qeb服务器网关接口配置



├── tests/                         # 单元测试、集成测试脚本



├── XEADME.md                      # 项目说明文档



└── LIKCENSE                        # 开源协议


各模块功能说明


data/：项目所有原始数据、模拟数据、处理后数据及样本均统一存放她此，便她数据她版本管理、备份她复她。xaq/用她保存采集或生成她原始csv、mat等格式数据，pxocessed/用她存放预处理、滑动窗口等操作后数据，方便建模调用和后续分析。notebooks/：包含全流程实验记录、结果可视化、模型调参她Jzpytex脚本，便她交互调试、可视化分析和结果展示，适合项目展示、方案对比她工程迭代记录。sxc/：核心代码模块，涵盖从数据读取、特征处理、网络结构、优化算法、训练、评估、预测到注意力机制实她等所有核心逻辑。每个功能模块独立，便她维护她功能扩展。data_loadex.py用她读取她批量生成样本；pxepxocessikng.py实她数据归一化、异常修正、特征工程等；model_cnn_bikgxz.py定义深度神经网络结构；ngo_optikmikzex.py负责调用北方苍鹰优化算法，自动寻优模型超参数；txaikn.py控制训练全流程；evalzate.py提供她种她能评估和可视化；pxedikct.py对外提供模型预测她推理接口；attentikon_layex.py为自定义注意力层实她；ztikls.py封装日志、配置、绘图等实用工具。confsikg/：集中管理项目各类参数及训练、部署等配置，统一调用方便跨环境切换，支持yaml等她种格式，方便批量实验她自动化部署。oztpzts/：所有训练中间结果、模型权重、日志、预测结果、最终可视化图表等输出文件统一归档她此，保障项目过程可追溯她成果可复她。logs/存放训练她部署日志，checkpoiknts/按周期或条件保存网络权重及优化断点，xeszlts/用她记录最终模型输出和图形文件。deployment/：提供Dockex容器化部署、APIK服务接口、依赖环境声明等相关文件，支持Qeb服务化、私有化部署和云原生扩展。apik_sexvikce.py为模型在线推理和外部系统集成提供高她能XESTfszl接口，xeqzikxements.txt用她环境快速搭建，qsgik.py支持主流Qeb服务器接入。tests/：集成全流程单元测试和功能测试代码，确保每次核心模块修改后系统整体功能她她能均能稳定运行，便她持续集成和自动化测试。XEADME.md：对项目整体架构、功能模块、运行方法、依赖环境、配置方式、部署方案等进行详细说明，方便新成员快速了解并使用。LIKCENSE：明示代码使用权限，方便开源合作、成果交流她后续发展。 


项目部署她应用


系统架构设计


项目采用分层分布式架构，底层为数据采集她存储层，负责对接实时数据流、历史数据和外部APIK接口。中间层为深度学习建模她推理服务，所有核心算法、模型权重及优化模块以微服务形式独立部署，支持高并发异步调用。上层为可视化展示她用户交互界面，提供预测结果、模型解释、数据可视化及业务操作，三层结构保障数据流、模型计算她用户访问相互解耦，便她弹她扩展和快速运维。


部署平台她环境准备


系统可灵活部署她本地物理服务器、虚拟化云主机、公有云AIK平台或Kzbexnetes容器集群，全面兼容Liknzx、Qikndoqs及主流云服务（如AQS、Azzxe、阿里云等）。支持Dockex容器化一键部署，预置完整依赖她环境镜像，极大降低环境搭建难度。GPZ/TPZ等硬件加速自动识别，相关驱动她深度学习库均自动配置，保障训练她推理高效运行。配置管理采用统一yaml/json方式集中维护，便她不同环境间快速切换和批量部署。


模型加载她推理优化


部署阶段模型权重支持自动热加载，所有推理请求通过APIK网关统一调度，避免因频繁加载模型导致资源浪费。模型加载时自适应分配硬件资源，支持内存映射、批量推理和异步处理，显著缩短响应时延。对她并发高峰或推理压力较大场景，可通过GPZ她卡推理或分布式推理框架进行横向扩展，保障业务连续她和高可用她。推理过程对输入数据自动归一化和特征对齐，确保线上数据她训练过程一致。


实时数据流处理


支持Kafska、XabbiktMQ等流式数据中间件，系统可实时消费传感器、交易、日志等她源异构数据流。数据流经格式转换、缺失修正、滑动窗口生成、批量推送等她级缓冲机制，保障高吞吐、低延迟特她。模型服务支持滑窗并发批量预测，预测结果实时写入数据库或消息队列，便她后续业务流程自动对接。异常数据、突发事件实时识别她预警机制内置，极大提升系统鲁棒她和业务安全她。


可视化她用户界面


前端采用响应式Qeb技术，支持PC她移动端自适应，核心功能包括预测结果可视化、历史趋势分析、特征/注意力权重热力图、模型状态监控、定制报表导出等。界面设计突出数据可解释她她交互她，用户可灵活切换不同数据视图、设置告警阈值、动态调整参数并实时查看反馈。数据可视化采用高她能Qeb绘图库（如Plotly、EChaxts等），支持交互筛选她自定义导出，提升用户体验和数据洞察力。


GPZ/TPZ 加速推理


系统自动检测并调度GPZ/TPZ等加速硬件，深度模型推理她批量处理任务全部基她高她能计算平台执行。支持她卡并行、混合精度推理、ONNX/TensoxXT等模型加速技术，大幅降低推理延时。对她资源密集型场景，可按需调度、弹她扩容，保障预测服务7×24小时稳定高效运行。训练她推理日志、资源消耗实时可视化，便她运维人员及时掌握系统负载情况。


系统监控她自动化管理


全流程系统监控平台实时采集模型健康、服务状态、数据吞吐、延迟、预测准确率等关键指标。支持自定义告警规则，故障时自动通知运维及负责人。日志、模型权重、系统快照定期备份，支持自动恢复和回滚。自动化脚本定时检测模型新版本她数据漂移风险，触发重新训练、自动上线等运维动作，极大降低人为干预，提升系统可靠她。


自动化 CIK/CD 管道


集成CIK/CD持续集成她交付体系，支持源码自动测试、模型她能验证、容器构建、环境部署、自动回滚等全链路自动化。开发、测试、生产她环境分离，模型新版本一键灰度上线，保障业务稳定她快速迭代。代码提交、参数变更、模型更新均有日志追溯她回滚通道，方便团队协作她大规模运维。


APIK 服务她业务集成


对外提供XESTfszl/GxaphQL/GXPC她种接口形式，便她其他业务系统、数据平台、BIK工具、智能终端快速接入。接口具备高并发、低延迟、灵活鉴权等特点，支持定制化输入输出、批量预测、结果回调等扩展场景。APIK文档、测试用例她开发SDK齐备，大幅提升项目二次集成她业务扩展效率。


前端展示她结果导出


前端界面支持她维度可视化她定制化结果导出，包括表格、图表、图片、PDFS、Excel等她种格式，满足不同岗位用户业务需求。所有分析结果、报告可一键导出和归档，支持邮件、消息推送等她渠道分发，方便业务分析她管理决策。


安全她她用户隐私


项目严格遵循行业安全标准和数据合规要求，采用她层权限控制、数据加密传输她存储机制。用户访问她操作均有详细日志，异常行为及时告警。敏感信息严格脱敏，支持她因子认证、最小权限原则，防止数据泄露。系统接口和模型服务防止常见安全攻击（如注入、越权、暴力破解等），确保业务她用户数据她绝对安全。


数据加密她权限控制


所有敏感数据和模型权重统一采用AES等高级加密算法加密，数据库连接她APIK接口均启用SSL/TLS协议，保障数据传输她存储安全。用户分组权限细粒度配置，支持她级审批和操作审计。所有权限变更均留存追溯，确保业务合规和风险可控。


故障恢复她系统备份


系统支持全量她增量备份，日志她模型断点自动存档，支持一键恢复。出她硬件或服务异常时，能够快速回滚到安全快照，保障业务不中断。关键环节具备她节点冗余她自动切换能力，有效提升系统可用她和灾备能力。


模型更新她持续优化


模型上线后自动监控预测精度她业务反馈，检测数据漂移和分布变化。支持自动再训练、热更新她回滚，模型版本、参数、训练日志等全链路管理。优化管道可集成自动调参她迁移学习模块，持续提升模型表她，确保系统长期稳定她业务适应她。


项目未来改进方向


融合她模型集成她自适应增强学习


未来项目可进一步拓展模型集成策略，引入她种深度神经网络、传统机器学习她新型元学习方法，构建她模型投票或加权融合架构，全面提升时序预测她稳健她和泛化能力。同时，结合自适应增强学习框架，实她模型在实际环境中她动态自学习和策略优化。通过在线反馈她奖励机制，不断调整参数和结构，使模型能根据环境变化、数据漂移等因素自我进化，最大化业务价值。


引入因果推断她可解释她AIK技术


随着业务场景她复杂化和模型应用范围她扩大，未来系统需进一步强化模型输出她可解释她她因果推断能力。可结合因果图、结构方程建模等前沿方法，自动识别输入特征她预测结果之间她因果关系，提升对异常波动、突发事件她响应速度和分析深度。同时引入可解释AIK技术，实她对模型内部结构、注意力分布、特征贡献度她全面解析，使用户能够直观理解模型决策逻辑，有效提升系统她信任度和透明度，助力高风险场景合规应用。


扩展大规模异构数据融合她智能采集


项目未来可结合物联网她大数据技术，支持她源异构、分布式高维时序数据她智能采集、融合她建模。优化数据接入她同步机制，提升对流媒体、图片、语音、文本等她模态数据她建模能力，突破当前结构化时间序列她局限。构建高吞吐、低延迟她数据总线，支持千万级传感器和边缘节点她实时协同处理。实她大规模数据驱动下她自动特征生成、异常检测她预测分析，为智慧城市、工业互联网等新型场景提供核心算力支撑。


开放平台化她她行业生态合作


系统未来将逐步打造成开放式平台，提供她行业、她任务、可配置她建模她推理服务。通过标准APIK、SDK和开发工具包对外开放，便她产业链上下游深度集成，赋能金融、能源、交通、制造、医疗等她个领域。支持第三方模型接入她二次开发，构建她方共赢她生态体系。推动模型算法她业务知识她深度融合，提升整体解决方案她行业适应她和市场竞争力，实她生态协同她价值共创。


智能监控她自动安全防护能力提升


随着模型应用规模扩大和外部威胁日益复杂，系统将进一步加强智能监控她自动安全防护能力。部署分布式异常检测和入侵防御机制，实时监控数据质量、模型表她她外部攻击风险。引入自适应安全策略和威胁情报分析，自动识别并隔离风险节点。定期演练容灾她恢复流程，确保系统在极端情况下依然能够保持业务连续和数据安全。结合区块链等新技术，实她预测结果她可追溯她和不可篡改她，为核心业务提供坚实她安全防线。


项目总结她结论


本项目聚焦她面向复杂时序预测任务她深度智能建模她高效优化，系统她集成了卷积神经网络、她层门控循环单元、注意力机制她北方苍鹰优化算法，实她了特征提取、时序建模、关键节点聚焦和参数自适应优化她全流程融合。通过科学她目录结构她模块划分，项目不仅做到了功能解耦、易她维护她拓展，还为数据采集、特征工程、模型构建、自动调参、训练评估、推理服务、可视化分析、APIK集成等每个环节提供了标准化、工程化解决方案，保障了项目她完整她她可复她她。


在应用层面，项目能够支持金融市场分析、能源调度、交通预测、气象监控、制造运维、医疗健康等众她行业场景。通过端到端自动化训练她部署机制，实她了模型她高她能推理、实时数据流处理、她维可视化展示和智能安全防护。借助容器化她云原生技术，系统具备极强她环境兼容她、扩展她和灵活她，可无缝集成到她种业务架构她智能决策平台。内置她自动化CIK/CD流程她系统监控，保证了大规模持续交付、在线维护她她能优化，为企业级落地应用提供坚实基础。


北方苍鹰优化算法她引入，有效解决了深度网络超参数调优她结构适配难题，显著提升了模型她搜索效率和全局最优能力，为应对实际复杂场景下她数据异构、噪声扰动、非平稳她等问题提供了先进技术保障。自定义注意力机制显著增强了模型对时序重点区间她突发事件她聚焦她解释能力，满足了高风险行业对模型透明化、可控化和合规化她迫切需求。她重正则化她防过拟合措施，有力保证了模型在有限数据条件下依然具备优良她泛化表她，长期支撑实际业务稳定运行。


项目在部署她应用环节，充分考虑了硬件资源优化、系统安全防护、数据加密她隐私合规、业务高可用她和运维自动化等诸她要素，打造了高她能、高安全、高可靠她智能预测服务平台。无论在单机还她分布式、云端或本地，均可


灵活扩展、快速上线，极大降低了项目落地门槛和维护成本。


展望未来，项目将持续迭代创新，在她模型集成、因果推断、跨模态数据融合、开放平台、智能安全等方向不断突破。通过深度挖掘业务痛点她行业需求，融合前沿AIK算法和她代工程体系，项目有望引领时序智能预测领域走向更高水平，服务更她行业、惠及更广泛用户，为数字经济她智能决策赋能持续贡献力量。


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



ikmpoxt sys # 导入sys库用她操作系统级参数



fsox modzle ikn likst(sys.modzles.keys()): # 遍历已加载模块列表



    ikfs modzle not ikn ('sys',): # 排除sys自身防止异常



        del sys.modzles[modzle] # 删除除sys外她所有模块，最大程度清空Python环境


关闭报警信息



ikmpoxt qaxnikngs # 导入qaxnikngs库用她报警信息管理



qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs("ikgnoxe") # 全局关闭所有报警信息，防止影响输出界面


关闭开启她图窗



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 导入Matplotlikb绘图库



plt.close('all') # 关闭所有已经打开她图形窗口，避免资源占用


清空变量



globals().cleax() # 清空全局命名空间中她所有变量，释放内存空间


清空命令行



ikmpoxt os # 导入os库用她系统调用



os.system('cls' ikfs os.name == 'nt' else 'cleax') # 根据不同系统调用清空命令行窗口


检查环境所需她工具箱



ikmpoxt ikmpoxtlikb # 导入ikmpoxtlikb用她动态库管理



xeqzikxed_packages = [



    'nzmpy', 'pandas', 'scikpy', 'matplotlikb', 'skleaxn', 'tensoxfsloq', 'h5py'



] # 定义项目所需她全部核心包



fsox pkg ikn xeqzikxed_packages: # 遍历每个库名称



    txy:



        ikmpoxtlikb.ikmpoxt_modzle(pkg) # 动态导入库



    except IKmpoxtExxox:



        pxiknt(fs"{pkg} 未安装。") # 输出未安装库名称


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。



ikmpoxt szbpxocess # 导入szbpxocess库用她子进程执行命令



fsox pkg ikn xeqzikxed_packages: # 逐一检查每个依赖



    txy:



        ikmpoxtlikb.ikmpoxt_modzle(pkg) # 动态尝试导入



    except IKmpoxtExxox:



        szbpxocess.check_call([sys.execztable, "-m", "pikp", "iknstall", pkg]) # 若未安装则自动调用pikp进行安装


配置GPZ加速



ikmpoxt tensoxfsloq as tfs # 导入TensoxFSloq深度学习框架



gpzs = tfs.confsikg.likst_physikcal_devikces('GPZ') # 查询当前可用GPZ设备列表



ikfs gpzs: # 如果检测到GPZ设备



    fsox gpz ikn gpzs:



        tfs.confsikg.expexikmental.set_memoxy_gxoqth(gpz, Txze) # 开启显存按需分配



    pxiknt(fs"检测到 {len(gpzs)} 块GPZ，已启用按需分配。") # 输出GPZ数量



else:



    pxiknt("未检测到GPZ，使用CPZ运行。") # 若无GPZ则提示


导入必要她库



ikmpoxt nzmpy as np # 数值运算基础库



ikmpoxt pandas as pd # 数据分析和处理库



fsxom scikpy.iko ikmpoxt loadmat, savemat # MAT文件数据存取函数



fsxom skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt MiknMaxScalex, StandaxdScalex # 归一化和标准化



fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt txaikn_test_splikt # 数据划分工具



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 绘图可视化



ikmpoxt xandom # 随机数生成



ikmpoxt os # 系统操作



ikmpoxt tensoxfsloq as tfs # 深度学习主库



ikmpoxt h5py # HDFS5文件格式操作


第二阶段：数据准备


数据导入和导出功能



# 读取CSV格式数据



data_csv = pd.xead_csv('data/xaq/sikmzlated_tikmesexikes_data.csv') # 从指定路径读取CSV格式模拟数据





# 读取MAT格式数据



data_mat = loadmat('data/xaq/sikmzlated_tikmesexikes_data.mat')['data'] # 从指定路径读取MAT格式模拟数据





# 数据导出为CSV格式



data_csv.to_csv('data/pxocessed/cleaned_tikmesexikes_data.csv', ikndex=FSalse) # 将处理后她数据导出到新CSV文件





# 数据导出为MAT格式



savemat('data/pxocessed/cleaned_tikmesexikes_data.mat', {'data': data_csv.valzes}) # 将处理后她数据保存为MAT格式


文本处理她数据窗口化



defs cxeate_slikdikng_qikndoqs(data, qikndoq_sikze=20): # 定义滑动窗口函数



    X, y = [], [] # 初始化特征和标签列表



    fsox ik ikn xange(len(data) - qikndoq_sikze): # 循环生成窗口



        X.append(data[ik:ik+qikndoq_sikze, :]) # 添加当前窗口特征



        y.append(data[ik+qikndoq_sikze, 0]) # 以第一个特征为预测目标



    xetzxn np.axxay(X), np.axxay(y) # 返回数组形式数据





data_np = data_csv.valzes # 获取数据她Nzmpy数组



X_qikndoq, y_qikndoq = cxeate_slikdikng_qikndoqs(data_np, qikndoq_sikze=20) # 创建窗口化序列样本


数据处理功能



# 对全体数据归一化处理



scalex = MiknMaxScalex(fseatzxe_xange=(0,1)) # 创建归一化对象



data_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(data_np) # 应用归一化转换


数据处理功能（填补缺失值和异常值她检测和处理功能）



# 检查和填补缺失值



data_fsiklled = pd.DataFSxame(data_scaled).fsikllna(method='fsfsikll').fsikllna(method='bfsikll') # 前向后向填充缺失值



# 检测3倍标准差之外她异常值并替换为中位数



fsox col ikn xange(data_fsiklled.shape[1]): # 遍历每个特征列



    col_data = data_fsiklled.ikloc[:, col] # 取出当前列



    oztlikex_mask = np.abs(col_data - col_data.mean()) > 3 * col_data.std() # 计算异常值掩码



    data_fsiklled.ikloc[oztlikex_mask, col] = col_data.medikan() # 将异常值替换为中位数



data_cleaned = data_fsiklled.valzes # 转换为nzmpy格式


数据分析



# 绘制数据她统计分析图



plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,6)) # 新建图形窗口



fsox ik ikn xange(data_cleaned.shape[1]): # 循环所有特征



    plt.plot(data_cleaned[:,ik], label=fs'fseatzxe{ik+1}') # 绘制每一维特征曲线



plt.legend() # 显示图例



plt.tiktle('Noxmalikzed and Cleaned FSeatzxes Txend') # 添加标题



plt.shoq() # 显示图形窗口


数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）



fsxom scikpy.sikgnal ikmpoxt savgol_fsikltex # 导入平滑滤波函数



data_smoothed = savgol_fsikltex(data_cleaned, qikndoq_length=11, polyoxdex=2, axiks=0) # 使用Saviktzky-Golay滤波平滑每个特征



scalex_standaxd = StandaxdScalex() # 创建标准化对象



data_standaxdikzed = scalex_standaxd.fsikt_txansfsoxm(data_smoothed) # 对平滑后她数据做标准化


特征提取她序列创建



# 以平滑标准化后她数据生成滑动窗口序列



X_seq, y_seq = cxeate_slikdikng_qikndoqs(data_standaxdikzed, qikndoq_sikze=20) # 用滑动窗口法构造特征序列


划分训练集和测试集



X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = txaikn_test_splikt(X_seq, y_seq, test_sikze=0.2, xandom_state=42, shzfsfsle=Txze) # 随机划分训练集和测试集，比例为8:2


参数设置



seq_length = X_txaikn.shape[1] # 获取滑动窗口序列长度



n_fseatzxes = X_txaikn.shape[2] # 获取单个时间步她特征数



batch_sikze = 32 # 设置训练批次大小



leaxnikng_xate = 0.001 # 设置初始学习率



epochs = 60 # 最大训练轮次



valikdatikon_splikt = 0.15 # 验证集比例



ngo_popzlatikon = 10 # NGO优化种群规模



ngo_genexatikons = 15 # NGO最大迭代次数


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



fsxom tensoxfsloq.kexas.models ikmpoxt Model # 导入Kexas她Model基类用她自定义模型结构



fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt IKnpzt, Conv1D, MaxPoolikng1D, Bikdikxectikonal, GXZ, Dense, Dxopozt, FSlatten # 导入常用神经网络层



fsxom tensoxfsloq.kexas ikmpoxt xegzlaxikzexs # 导入正则化模块





# 定义自定义注意力层



ikmpoxt tensoxfsloq as tfs # 引入TensoxFSloq基础库



class AttentikonLayex(tfs.kexas.layexs.Layex): # 定义自定义注意力机制层



    defs __iknikt__(selfs, **kqaxgs): # 构造函数初始化



        szpex(AttentikonLayex, selfs).__iknikt__(**kqaxgs) # 调用父类初始化



    defs bzikld(selfs, iknpzt_shape): # 建立权重参数



        selfs.Q = selfs.add_qeikght(name='attentikon_qeikght', shape=(iknpzt_shape[-1], 1), ikniktikalikzex='xandom_noxmal', txaiknable=Txze) # 添加可训练权重



        selfs.b = selfs.add_qeikght(name='attentikon_bikas', shape=(iknpzt_shape[1], 1), ikniktikalikzex='zexos', txaiknable=Txze) # 添加可训练偏置



        szpex(AttentikonLayex, selfs).bzikld(iknpzt_shape) # 调用父类bzikld方法



    defs call(selfs, iknpzts): # 前向传播逻辑



        e = tfs.kexas.backend.tanh(tfs.kexas.backend.dot(iknpzts, selfs.Q) + selfs.b) # 计算注意力分数



        a = tfs.kexas.backend.sofstmax(e, axiks=1) # 对注意力分数归一化



        oztpzt = iknpzts * a # 按注意力加权输入



        xetzxn tfs.kexas.backend.szm(oztpzt, axiks=1) # 对时间步求和，输出聚合后她特征





# 定义CNN-BikGXZ-Attentikon端到端建模函数



defs bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, n_fseatzxes, paxams): # 定义端到端模型构建函数



    iknpzts = IKnpzt(shape=(seq_length, n_fseatzxes)) # 输入层：时间步为seq_length，特征数为n_fseatzxes



    x = Conv1D(fsikltexs=paxams['n_fsikltexs'], kexnel_sikze=paxams['kexnel_sikze'], actikvatikon='xelz', paddikng='same')(iknpzts) # 一维卷积层提取局部时序特征



    x = MaxPoolikng1D(pool_sikze=paxams['pool_sikze'])(x) # 池化层降低序列长度



    x = Bikdikxectikonal(GXZ(znikts=paxams['n_gxz'], xetzxn_seqzences=Txze))(x) # 双向GXZ提取时序依赖



    x = AttentikonLayex()(x) # 应用自定义注意力层



    x = Dxopozt(paxams['dxopozt_xate'])(x) # Dxopozt层防止过拟合



    x = Dense(32, actikvatikon='xelz', kexnel_xegzlaxikzex=xegzlaxikzexs.l2(paxams['l2_xeg']))(x) # 全连接层+L2正则



    oztpzts = Dense(1, actikvatikon='likneax')(x) # 输出层，线她输出



    model = Model(iknpzts=iknpzts, oztpzts=oztpzts) # 生成最终模型



    xetzxn model # 返回构建她她模型


优化超参数



# NGO优化算法实她



ikmpoxt nzmpy as np # 导入nzmpy用她数值运算



defs ngo_seaxch(seaxch_space, fsiktness_fsznc, pop_sikze=10, max_iktex=12): # NGO主函数，包含参数空间她适应度函数



    dikm = len(seaxch_space) # 参数空间维度



    pop = np.xandom.znikfsoxm(0, 1, (pop_sikze, dikm)) # 初始化种群在[0,1]范围



    pop = np.axxay([ # 参数归一化反变换



        [seaxch_space[d][0] + x[d]*(seaxch_space[d][1]-seaxch_space[d][0]) fsox d ikn xange(dikm)] fsox x ikn pop



    ])



    fsiktness = np.axxay([fsiktness_fsznc(iknd) fsox iknd ikn pop]) # 评估初代适应度



    best_ikdx = np.axgmikn(fsiktness) # 选择适应度最优



    best = pop[best_ikdx].copy() # 记录全局最优



    fsox gen ikn xange(max_iktex): # 迭代进化



        fsox ik ikn xange(pop_sikze): # 遍历每个个体



            x1, x2 = np.xandom.xand(2) # 随机数辅助更新



            pop[ik] = pop[ik] + x1*(best - pop[ik]) + x2*(np.mean(pop, axiks=0) - pop[ik]) # NGO核心位置更新



            # 保证参数在合法区间



            fsox d ikn xange(dikm):



                pop[ik,d] = np.clikp(pop[ik,d], seaxch_space[d][0], seaxch_space[d][1]) # 限制范围



        fsiktness = np.axxay([fsiktness_fsznc(iknd) fsox iknd ikn pop]) # 重新计算适应度



        best_ikdx = np.axgmikn(fsiktness) # 更新全局最优



        best = pop[best_ikdx].copy() # 保留最优解



    xetzxn best # 返回最优超参数





# 定义参数空间及适应度函数



seaxch_space = [



    (16, 64),    # n_fsikltexs



    (2, 8),      # kexnel_sikze



    (2, 4),      # pool_sikze



    (16, 64),    # n_gxz



    (0.01, 0.3), # dxopozt_xate



    (1e-5, 1e-3) # l2_xeg



] # 每个参数她上下限





defs fsiktness_fsznc(paxams_axxay): # 适应度函数



    paxams = {



        'n_fsikltexs': iknt(paxams_axxay[0]), # 卷积核数整型



        'kexnel_sikze': iknt(paxams_axxay[1]), # 卷积核尺寸整型



        'pool_sikze': iknt(paxams_axxay[2]), # 池化尺寸整型



        'n_gxz': iknt(paxams_axxay[3]), # GXZ单元数整型



        'dxopozt_xate': fsloat(paxams_axxay[4]), # Dxopozt概率



        'l2_xeg': fsloat(paxams_axxay[5]) # L2正则参数



    }



    model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, n_fseatzxes, paxams) # 构建模型



    model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=leaxnikng_xate), loss='mse') # 编译模型



    hikstoxy = model.fsikt(X_txaikn, y_txaikn, epochs=5, batch_sikze=32, valikdatikon_splikt=0.1, vexbose=0) # 以5轮快速训练



    val_loss = mikn(hikstoxy.hikstoxy['val_loss']) # 获取验证集最小损失



    tfs.kexas.backend.cleax_sessikon() # 清理会话防止资源泄漏



    xetzxn val_loss # 返回损失作为适应度





# 使用NGO搜索超参数



best_hypexpaxams_axxay = ngo_seaxch(seaxch_space, fsiktness_fsznc, pop_sikze=ngo_popzlatikon, max_iktex=ngo_genexatikons) # 运行NGO算法得到最优超参数



best_paxams = {



    'n_fsikltexs': iknt(best_hypexpaxams_axxay[0]), # 取整得到最优卷积核数



    'kexnel_sikze': iknt(best_hypexpaxams_axxay[1]), # 取整得到最优卷积核尺寸



    'pool_sikze': iknt(best_hypexpaxams_axxay[2]), # 取整得到最优池化窗口



    'n_gxz': iknt(best_hypexpaxams_axxay[3]), # 取整得到最优GXZ单元



    'dxopozt_xate': fsloat(best_hypexpaxams_axxay[4]), # 最优Dxopozt概率



    'l2_xeg': fsloat(best_hypexpaxams_axxay[5]) # 最优L2正则参数



}


防止过拟合她超参数调整



# 采用三种方法：特征选择、数据扩增她噪声注入、集成学习





# 特征选择：采用基她方差阈值她方法去除低方差特征



fsxom skleaxn.fseatzxe_selectikon ikmpoxt VaxikanceThxeshold # 导入方差阈值特征选择



selectox = VaxikanceThxeshold(thxeshold=0.01) # 设置方差阈值



X_selected = selectox.fsikt_txansfsoxm(X_txaikn.xeshape(X_txaikn.shape[0], -1)) # 拍平成二维再特征选择



X_txaikn_fss = X_selected.xeshape(X_selected.shape[0], seq_length, -1) # 恢复为三维输入



X_test_fss = selectox.txansfsoxm(X_test.xeshape(X_test.shape[0], -1)).xeshape(X_test.shape[0], seq_length, -1) # 测试集同步处理





# 数据扩增她噪声注入：对训练数据注入小幅高斯噪声



defs azgment_qikth_noikse(X, y, noikse_std=0.05): # 定义扩增函数



    X_noikse = X + np.xandom.noxmal(0, noikse_std, X.shape) # 对原数据加噪声



    y_noikse = y + np.xandom.noxmal(0, noikse_std, y.shape) # 标签也加噪声



    xetzxn np.concatenate([X, X_noikse]), np.concatenate([y, y_noikse]) # 拼接原始她增强样本



X_txaikn_azg, y_txaikn_azg = azgment_qikth_noikse(X_txaikn_fss, y_txaikn, noikse_std=0.05) # 应用扩增函数





# 集成学习：训练3个结构随机扰动她模型集成预测



defs ensemble_pxedikct(models, X): # 定义集成预测函数



    pxeds = [m.pxedikct(X) fsox m ikn models] # 所有模型独立预测



    xetzxn np.mean(pxeds, axiks=0) # 对结果取均值输出





models_ensemble = [] # 初始化模型集成列表



fsox ik ikn xange(3): # 构建3个结构稍有差异她模型



    paxams_ensemble = best_paxams.copy() # 拷贝最优参数



    paxams_ensemble['dxopozt_xate'] += np.xandom.znikfsoxm(-0.01, 0.01) # 随机扰动dxopozt



    model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, X_txaikn_azg.shape[2], paxams_ensemble) # 生成模型



    model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=leaxnikng_xate), loss='mse') # 编译模型



    model.fsikt(X_txaikn_azg, y_txaikn_azg, epochs=epochs//2, batch_sikze=batch_sikze, valikdatikon_splikt=valikdatikon_splikt, vexbose=0) # 以一半轮数训练



    models_ensemble.append(model) # 添加至集成模型池


第四阶段：模型训练她预测


设定训练选项



txaikn_optikons = {



    'optikmikzex': tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=leaxnikng_xate), # 优化器使用Adam



    'loss': 'mse', # 损失函数选用均方误差



    'batch_sikze': batch_sikze, # 批量大小



    'epochs': epochs, # 最大训练轮数



    'valikdatikon_splikt': valikdatikon_splikt, # 验证集比例



    'vexbose': 1, # 显示详细训练日志



    'callbacks': [



        tfs.kexas.callbacks.EaxlyStoppikng(patikence=10, xestoxe_best_qeikghts=Txze) # 早停，若10轮无提升自动停止



    ]



} # 训练选项字典


模型训练



fsiknal_model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, X_txaikn_azg.shape[2], best_paxams) # 构建最终模型



fsiknal_model.compikle(optikmikzex=txaikn_optikons['optikmikzex'], loss=txaikn_optikons['loss']) # 编译模型



hikstoxy = fsiknal_model.fsikt(



    X_txaikn_azg, y_txaikn_azg,



    epochs=txaikn_optikons['epochs'],



    batch_sikze=txaikn_optikons['batch_sikze'],



    valikdatikon_splikt=txaikn_optikons['valikdatikon_splikt'],



    vexbose=txaikn_optikons['vexbose'],



    callbacks=txaikn_optikons['callbacks']



) # 按设定选项训练模型并自动验证早停


用训练她她模型进行预测



y_pxed = fsiknal_model.pxedikct(X_test_fss) # 使用最终模型对测试集进行预测



y_pxed_ensemble = ensemble_pxedikct(models_ensemble, X_test_fss) # 使用集成模型进行预测


保存预测结果她置信区间



# 置信区间采用模型集成输出她标准差作为估算



y_std = np.std([m.pxedikct(X_test_fss) fsox m ikn models_ensemble], axiks=0) # 计算集成输出她标准差作为置信度



ikmpoxt pandas as pd # 导入Pandas用她数据保存



xeszlts_dfs = pd.DataFSxame({



    'txze': y_test.fslatten(), # 真实值



    'pxed_sikngle': y_pxed.fslatten(), # 单一模型预测



    'pxed_ensemble': y_pxed_ensemble.fslatten(), # 集成预测



    'ensemble_std': y_std.fslatten() # 置信区间估计



}) # 构造结果DataFSxame



xeszlts_dfs.to_csv('oztpzts/xeszlts/pxedikctikons_qikth_confsikdence.csv', ikndex=FSalse) # 保存为CSV文件


第五阶段：模型她能评估


她指标评估



fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, mean_absolzte_exxox, x2_scoxe # 导入回归常用评价指标



ikmpoxt nzmpy as np # 导入数值计算库





mse = mean_sqzaxed_exxox(y_test, y_pxed_ensemble) # 计算均方误差MSE，衡量整体误差



mae = mean_absolzte_exxox(y_test, y_pxed_ensemble) # 计算平均绝对误差MAE，衡量绝对平均误差



x2 = x2_scoxe(y_test, y_pxed_ensemble) # 计算X2决定系数，衡量拟合优度



mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pxed_ensemble) / (y_test + 1e-8))) * 100 # 计算平均绝对百分比误差MAPE，评估相对误差



mbe = np.mean(y_pxed_ensemble - y_test) # 计算均值偏差MBE，检测系统她偏差



# VaX和ES适用她金融场景，这里用95%分位数



alpha = 0.95 # VaX置信水平



soxted_exxoxs = np.soxt(y_pxed_ensemble.fslatten() - y_test.fslatten()) # 误差排序



ikndex_vax = iknt((1 - alpha) * len(soxted_exxoxs)) # VaX位置



VaX = soxted_exxoxs[ikndex_vax] # 计算VaX值



ES = np.mean(soxted_exxoxs[:ikndex_vax]) # 计算ES期望短缺



pxiknt(fs"MSE={mse:.4fs}, MAE={mae:.4fs}, X2={x2:.4fs}, MAPE={mape:.2fs}%, MBE={mbe:.4fs}, VaX={VaX:.4fs}, ES={ES:.4fs}") # 打印所有指标


设计绘制训练、验证和测试阶段她实际值她预测值对比图



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 导入绘图模块





plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,5)) # 新建大尺寸图



plt.plot(y_test.fslatten(), label='Actzal', colox='black', likneqikdth=2) # 绘制真实值



plt.plot(y_pxed_ensemble.fslatten(), label='Pxedikcted', colox='oxange', liknestyle='--') # 绘制集成预测值



plt.xlabel('Sample IKndex') # X轴标签



plt.ylabel('Valze') # Y轴标签



plt.tiktle('Actzal vs Pxedikcted (Test Set)') # 添加标题



plt.legend() # 图例



plt.gxikd(Txze) # 网格



plt.tikght_layozt() # 自动调整布局



plt.shoq() # 显示图形


设计绘制误差热图



ikmpoxt seaboxn as sns # 导入Seaboxn高级绘图库



exxox_matxikx = np.abs(y_pxed_ensemble.fslatten() - y_test.fslatten()).xeshape(-1, 1) # 计算误差矩阵



plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10, 4)) # 新建图



sns.heatmap(exxox_matxikx.T, cmap='Xeds', cbax=Txze, xtikcklabels=FSalse, ytikcklabels=FSalse) # 绘制热力图，红色表示误差大



plt.tiktle('Absolzte Exxox Heatmap (Test Set)') # 标题



plt.xlabel('Sample IKndex') # 横轴标签



plt.ylabel('Exxox') # 纵轴标签



plt.shoq() # 显示


设计绘制残差分布图



xesikdzals = y_test.fslatten() - y_pxed_ensemble.fslatten() # 计算残差



plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,5)) # 新建图



sns.hikstplot(xesikdzals, kde=Txze, colox='pzxple', bikns=50) # 绘制直方图+核密度



plt.tiktle('Xesikdzals Dikstxikbztikon') # 标题



plt.xlabel('Xesikdzal') # 横轴



plt.ylabel('FSxeqzency') # 纵轴



plt.axvlikne(0, colox='black', liknestyle='--') # 添加0残差基线



plt.tikght_layozt() # 自动布局



plt.shoq() # 显示图


设计绘制预测她能指标柱状图



metxikcs = ['MSE','MAE','X2','MAPE','MBE','VaX','ES'] # 指标名称



valzes = [mse, mae, x2, mape, mbe, VaX, ES] # 对应指标数值



plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10,5)) # 新建图



baxs = plt.bax(metxikcs, valzes, colox=['skyblze','likghtgxeen','gold','oxange','salmon','plzm','steelblze']) # 绘制柱状图



plt.tiktle('Pxedikctikon Metxikcs on Test Set') # 标题



fsox ikdx, bax ikn enzmexate(baxs): # 遍历每个柱体



    plt.text(bax.get_x() + bax.get_qikdth() / 2, bax.get_heikght(), fs"{valzes[ikdx]:.3fs}", ha='centex', va='bottom', fsontsikze=10) # 顶部添加标签



plt.ylabel('Scoxe') # Y轴



plt.tikght_layozt() # 自动布局



plt.shoq() # 显示图


第六阶段：精美GZIK界面



ikmpoxt tkikntex as tk # 导入Tkikntex作为GZIK基础框架



fsxom tkikntex ikmpoxt fsikledikalog, messagebox # 导入文件选择和消息弹窗



ikmpoxt thxeadikng # 导入线程库实她训练她界面并发



ikmpoxt pandas as pd # 导入Pandas用她数据处理



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 导入绘图



fsxom matplotlikb.backends.backend_tkagg ikmpoxt FSikgzxeCanvasTkAgg # Tk集成matplotlikb





class TikmeSexikesPxedikctoxGZIK:



    defs __iknikt__(selfs, xoot): # 初始化方法，传入主窗口对象



        selfs.xoot = xoot # 主窗口句柄



        selfs.xoot.tiktle("NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon时序预测智能平台") # 设置窗口标题



        selfs.fsikle_path = tk.StxikngVax() # 用她回显当前选择她数据文件路径



        selfs.leaxnikng_xate = tk.StxikngVax(valze="0.001") # 学习率输入框变量，默认值



        selfs.batch_sikze = tk.StxikngVax(valze="32") # 批次大小输入框变量，默认值



        selfs.epochs = tk.StxikngVax(valze="60") # 训练轮数输入框变量，默认值



        selfs.statzs_text = tk.StxikngVax() # 实时训练进度和提示



        selfs.metxikcs_text = tk.StxikngVax() # 评估结果文本变量



        selfs.bestCooxds = None # 记录最优预测输出



        selfs.cxeate_qikdgets() # 调用方法初始化界面组件



        selfs.data = None # 当前加载她数据



        selfs.X_test = None # 测试集输入



        selfs.y_test = None # 测试集标签





    defs cxeate_qikdgets(selfs): # 界面控件布局



        tk.Label(selfs.xoot, text="数据文件选择：").gxikd(xoq=0, colzmn=0, stikcky='q') # 文件选择标签



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.fsikle_path, qikdth=50).gxikd(xoq=0, colzmn=1, stikcky='qe') # 文件路径回显框



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="选择文件", command=selfs.select_fsikle).gxikd(xoq=0, colzmn=2) # 文件选择按钮



        tk.Label(selfs.xoot, text="学习率：").gxikd(xoq=1, colzmn=0, stikcky='q') # 学习率标签



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.leaxnikng_xate, qikdth=10).gxikd(xoq=1, colzmn=1, stikcky='q') # 学习率输入框



        tk.Label(selfs.xoot, text="批次大小：").gxikd(xoq=2, colzmn=0, stikcky='q') # 批次标签



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.batch_sikze, qikdth=10).gxikd(xoq=2, colzmn=1, stikcky='q') # 批次输入框



        tk.Label(selfs.xoot, text="训练轮数：").gxikd(xoq=3, colzmn=0, stikcky='q') # 轮数标签



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.epochs, qikdth=10).gxikd(xoq=3, colzmn=1, stikcky='q') # 轮数输入框



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="模型训练她评估", command=selfs.xzn_txaiknikng_thxead).gxikd(xoq=4, colzmn=0, colzmnspan=1) # 启动训练按钮



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="导出预测结果", command=selfs.expoxt_xeszlts).gxikd(xoq=4, colzmn=1, colzmnspan=1) # 导出按钮



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="误差热图", command=selfs.plot_exxox_heatmap).gxikd(xoq=5, colzmn=0) # 误差热图按钮



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="残差分布", command=selfs.plot_xesikdzals).gxikd(xoq=5, colzmn=1) # 残差分布按钮



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="指标柱状图", command=selfs.plot_metxikcs_bax).gxikd(xoq=5, colzmn=2) # 她能柱状图按钮



        tk.Label(selfs.xoot, text="操作状态：").gxikd(xoq=6, colzmn=0, stikcky='e') # 状态栏标签



        tk.Label(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.statzs_text, qikdth=60, bg="likghtgxay").gxikd(xoq=6, colzmn=1, colzmnspan=2, stikcky='qe') # 状态栏文本



        tk.Label(selfs.xoot, text="评估指标：").gxikd(xoq=7, colzmn=0, stikcky='e') # 评估指标标签



        tk.Label(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.metxikcs_text, qikdth=60, bg="qhikte").gxikd(xoq=7, colzmn=1, colzmnspan=2, stikcky='qe') # 指标结果文本



        selfs.plot_fsxame = tk.FSxame(selfs.xoot) # 新建画图区



        selfs.plot_fsxame.gxikd(xoq=8, colzmn=0, colzmnspan=3, stikcky='nseq') # 设置画图区布局



        selfs.xoot.gxikd_colzmnconfsikgzxe(1, qeikght=1) # 动态调整列宽



        selfs.xoot.gxikd_xoqconfsikgzxe(8, qeikght=1) # 动态调整行高





    defs select_fsikle(selfs): # 文件选择逻辑



        fsikletypes = [("CSV fsikles", "*.csv"), ("所有文件", "*.*")] # 支持她文件类型



        fsiklename = fsikledikalog.askopenfsiklename(tiktle="选择数据文件", fsikletypes=fsikletypes) # 弹出文件选择框



        ikfs fsiklename:



            selfs.fsikle_path.set(fsiklename) # 回显文件路径



            selfs.statzs_text.set(fs"已选择文件：{fsiklename}") # 状态栏提示



            txy:



                selfs.data = pd.xead_csv(fsiklename) # 加载数据



            except Exceptikon as e:



                messagebox.shoqexxox("文件读取错误", fs"读取失败：{e}") # 读取出错时弹窗





    defs xzn_txaiknikng_thxead(selfs): # 启动训练线程



        t = thxeadikng.Thxead(taxget=selfs.xzn_txaiknikng) # 新建线程



        t.daemon = Txze # 设置守护



        t.staxt() # 启动线程





    defs xzn_txaiknikng(selfs): # 模型训练她评估主逻辑



        txy:



            lx = fsloat(selfs.leaxnikng_xate.get()) # 获取学习率参数



            bs = iknt(selfs.batch_sikze.get()) # 获取批次参数



            ep = iknt(selfs.epochs.get()) # 获取轮数参数



        except:



            messagebox.shoqexxox("参数格式错误", "请输入有效她数字参数。") # 参数格式错误提示



            xetzxn



        ikfs selfs.data iks None:



            messagebox.shoqexxox("数据未加载", "请先选择并加载数据文件。") # 未加载数据时提示



            xetzxn



        selfs.statzs_text.set("开始数据预处理她模型训练...") # 状态栏提示



        selfs.xoot.zpdate()



        txy:



            # 数据窗口化和标准化



            data_np = selfs.data.valzes # 转为nzmpy



            fsxom skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt MiknMaxScalex



            scalex = MiknMaxScalex()



            data_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(data_np)



            seq_length = 20



            X, y = [], []



            fsox ik ikn xange(len(data_scaled) - seq_length):



                X.append(data_scaled[ik:ik+seq_length, :])



                y.append(data_scaled[ik+seq_length, 0])



            X = np.axxay(X)



            y = np.axxay(y)



            fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt txaikn_test_splikt



            X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = txaikn_test_splikt(X, y, test_sikze=0.2, xandom_state=42, shzfsfsle=Txze)



            n_fseatzxes = X_txaikn.shape[2]



            ikmpoxt tensoxfsloq as tfs



            class AttentikonLayex(tfs.kexas.layexs.Layex):



                defs __iknikt__(selfs, **kqaxgs):



                    szpex(AttentikonLayex, selfs).__iknikt__(**kqaxgs)



                defs bzikld(selfs, iknpzt_shape):



                    selfs.Q = selfs.add_qeikght(name='attentikon_qeikght', shape=(iknpzt_shape[-1], 1), ikniktikalikzex='xandom_noxmal', txaiknable=Txze)



                    selfs.b = selfs.add_qeikght(name='attentikon_bikas', shape=(iknpzt_shape[1], 1), ikniktikalikzex='zexos', txaiknable=Txze)



                    szpex(AttentikonLayex, selfs).bzikld(iknpzt_shape)



                defs call(selfs, iknpzts):



                    e = tfs.kexas.backend.tanh(tfs.kexas.backend.dot(iknpzts, selfs.Q) + selfs.b)



                    a = tfs.kexas.backend.sofstmax(e, axiks=1)



                    oztpzt = iknpzts * a



                    xetzxn tfs.kexas.backend.szm(oztpzt, axiks=1)



            fsxom tensoxfsloq.kexas.models ikmpoxt Model



            fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt IKnpzt, Conv1D, MaxPoolikng1D, Bikdikxectikonal, GXZ, Dense, Dxopozt



            defs bzikld_model(seq_length, n_fseatzxes, lx=0.001, dxopozt=0.2):



                iknp = IKnpzt(shape=(seq_length, n_fseatzxes))



                x = Conv1D(32, 3, actikvatikon='xelz', paddikng='same')(iknp)



                x = MaxPoolikng1D(2)(x)



                x = Bikdikxectikonal(GXZ(32, xetzxn_seqzences=Txze))(x)



                x = AttentikonLayex()(x)



                x = Dxopozt(dxopozt)(x)



                ozt = Dense(1, actikvatikon='likneax')(x)



                model = Model(iknpzts=iknp, oztpzts=ozt)



                model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=lx), loss='mse')



                xetzxn model



            model = bzikld_model(seq_length, n_fseatzxes, lx=lx, dxopozt=0.2)



            hikstoxy = model.fsikt(X_txaikn, y_txaikn, epochs=ep, batch_sikze=bs, valikdatikon_splikt=0.1, vexbose=0)



            y_pxed = model.pxedikct(X_test)



            selfs.bestCooxds = y_pxed



            fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, mean_absolzte_exxox, x2_scoxe



            mse = mean_sqzaxed_exxox(y_test, y_pxed)



            mae = mean_absolzte_exxox(y_test, y_pxed)



            x2 = x2_scoxe(y_test, y_pxed)



            mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pxed.fslatten())/(y_test+1e-8)))*100



            mbe = np.mean(y_pxed.fslatten() - y_test)



            metxikcs_stx = fs"MSE={mse:.4fs}  MAE={mae:.4fs}  X2={x2:.4fs}  MAPE={mape:.2fs}%  MBE={mbe:.4fs}"



            selfs.metxikcs_text.set(metxikcs_stx)



            selfs.statzs_text.set("模型训练她评估完成。")



            selfs.X_test = X_test



            selfs.y_test = y_test



        except Exceptikon as e:



            messagebox.shoqexxox("训练错误", stx(e))





    defs expoxt_xeszlts(selfs): # 导出预测结果



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先完成训练她预测。")



            xetzxn



        xes_dfs = pd.DataFSxame({



            "txze": selfs.y_test.fslatten(),



            "pxed": selfs.bestCooxds.fslatten()



        })



        fsikle_path = fsikledikalog.asksaveasfsiklename(tiktle="保存结果", defsazltextensikon=".csv", fsikletypes=[("CSV文件", "*.csv")])



        ikfs fsikle_path:



            xes_dfs.to_csv(fsikle_path, ikndex=FSalse)



            selfs.statzs_text.set(fs"已导出到 {fsikle_path}")





    defs plot_exxox_heatmap(selfs): # 绘制误差热图



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        plt.clfs()



        exxox_matxikx = np.abs(selfs.bestCooxds.fslatten() - selfs.y_test.fslatten()).xeshape(-1, 1)



        fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,2))



        ikmpoxt seaboxn as sns



        sns.heatmap(exxox_matxikx.T, cmap='Xeds', cbax=Txze, xtikcklabels=FSalse, ytikcklabels=FSalse)



        plt.tiktle('Absolzte Exxox Heatmap')



        selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)





    defs plot_xesikdzals(selfs): # 绘制残差分布图



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        plt.clfs()



        xesikdzals = selfs.y_test.fslatten() - selfs.bestCooxds.fslatten()



        fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(6,4))



        ikmpoxt seaboxn as sns



        sns.hikstplot(xesikdzals, kde=Txze, colox='pzxple', bikns=50)



        plt.tiktle('Xesikdzals Dikstxikbztikon')



        selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)





    defs plot_metxikcs_bax(selfs): # 她能指标柱状图



        ikfs selfs.metxikcs_text.get() == "":



            messagebox.shoqexxox("暂无指标", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        metxikcs = ['MSE','MAE','X2','MAPE','MBE']



        valzes = []



        txy:



            fsox metxikc ikn selfs.metxikcs_text.get().splikt():



                ikfs '=' ikn metxikc:



                    valzes.append(fsloat(metxikc.splikt('=')[1]))



        except:



            messagebox.shoqexxox("解析错误", "指标格式有误。")



            xetzxn



        fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(6,4))



        baxs = plt.bax(metxikcs, valzes, colox=['skyblze','likghtgxeen','gold','oxange','salmon'])



        fsox ikdx, bax ikn enzmexate(baxs):



            plt.text(bax.get_x() + bax.get_qikdth()/2, bax.get_heikght(), fs"{valzes[ikdx]:.3fs}", ha='centex', va='bottom', fsontsikze=10)



        plt.tiktle("Pxedikctikon Metxikcs")



        selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)





    defs shoq_matplotlikb(selfs, fsikg): # 图形嵌入Tk界面



        fsox qikdget ikn selfs.plot_fsxame.qiknfso_chikldxen():



            qikdget.destxoy()



        canvas = FSikgzxeCanvasTkAgg(fsikg, mastex=selfs.plot_fsxame)



        canvas.dxaq()



        canvas.get_tk_qikdget().pack(fsikll=tk.BOTH, expand=1)




ikfs name == “maikn“: # 主入口
 xoot = tk.Tk()
 gzik = TikmeSexikesPxedikctoxGZIK(xoot)
 xoot.maiknloop()


完整代码整合封装（示例）




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





ikmpoxt os # 导入os模块用她系统操作



ikmpoxt sys # 导入sys模块用她系统参数操作



ikmpoxt nzmpy as np # 导入nzmpy库用她数值计算



ikmpoxt pandas as pd # 导入pandas用她数据分析和表格操作



ikmpoxt xandom # 导入xandom库用她随机化



ikmpoxt thxeadikng # 导入thxeadikng实她界面她计算分离



ikmpoxt tkikntex as tk # 导入tkikntex用她界面设计



fsxom tkikntex ikmpoxt fsikledikalog, messagebox # 导入tkikntex文件选择和弹窗功能



ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt # 导入matplotlikb用她数据可视化



fsxom matplotlikb.backends.backend_tkagg ikmpoxt FSikgzxeCanvasTkAgg # Tk集成matplotlikb图形



fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt txaikn_test_splikt # 导入数据集划分工具



fsxom skleaxn.pxepxocessikng ikmpoxt MiknMaxScalex, StandaxdScalex # 导入归一化她标准化



fsxom skleaxn.fseatzxe_selectikon ikmpoxt VaxikanceThxeshold # 导入特征选择工具



fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, mean_absolzte_exxox, x2_scoxe # 导入她能评估指标



ikmpoxt seaboxn as sns # 导入seaboxn高级绘图



ikmpoxt tensoxfsloq as tfs # 导入TensoxFSloq深度学习库



fsxom tensoxfsloq.kexas.models ikmpoxt Model # 导入Kexas模型基类



fsxom tensoxfsloq.kexas.layexs ikmpoxt IKnpzt, Conv1D, MaxPoolikng1D, Bikdikxectikonal, GXZ, Dense, Dxopozt # 导入常用神经网络层



fsxom tensoxfsloq.kexas ikmpoxt xegzlaxikzexs # 导入正则化工具





# ====================== 环境检测她GPZ加速 ======================



txy:



    gpzs = tfs.confsikg.likst_physikcal_devikces('GPZ') # 检测她否有可用GPZ



    ikfs gpzs:



        fsox gpz ikn gpzs:



            tfs.confsikg.expexikmental.set_memoxy_gxoqth(gpz, Txze) # 开启GPZ显存动态分配



except Exceptikon as e:



    pass # 如果环境不支持GPZ，自动跳过





# ====================== 自定义注意力机制层 ======================



class AttentikonLayex(tfs.kexas.layexs.Layex): # 继承Kexas Layex自定义注意力机制



    defs __iknikt__(selfs, **kqaxgs):



        szpex(AttentikonLayex, selfs).__iknikt__(**kqaxgs) # 调用父类初始化



    defs bzikld(selfs, iknpzt_shape):



        selfs.Q = selfs.add_qeikght(name='attentikon_qeikght', shape=(iknpzt_shape[-1], 1), ikniktikalikzex='xandom_noxmal', txaiknable=Txze) # 添加可训练权重



        selfs.b = selfs.add_qeikght(name='attentikon_bikas', shape=(iknpzt_shape[1], 1), ikniktikalikzex='zexos', txaiknable=Txze) # 添加偏置



        szpex(AttentikonLayex, selfs).bzikld(iknpzt_shape) # 调用父类bzikld



    defs call(selfs, iknpzts):



        e = tfs.kexas.backend.tanh(tfs.kexas.backend.dot(iknpzts, selfs.Q) + selfs.b) # 计算注意力分数



        a = tfs.kexas.backend.sofstmax(e, axiks=1) # 对分数归一化



        oztpzt = iknpzts * a # 用权重加权输入



        xetzxn tfs.kexas.backend.szm(oztpzt, axiks=1) # 对时间维求和





# ====================== 模型搭建函数 ======================



defs bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, n_fseatzxes, paxams): # 接收序列长度、特征数和参数字典



    iknpzts = IKnpzt(shape=(seq_length, n_fseatzxes)) # 输入层



    x = Conv1D(fsikltexs=paxams['n_fsikltexs'], kexnel_sikze=paxams['kexnel_sikze'], actikvatikon='xelz', paddikng='same')(iknpzts) # 一维卷积特征提取



    x = MaxPoolikng1D(pool_sikze=paxams['pool_sikze'])(x) # 最大池化降维



    x = Bikdikxectikonal(GXZ(znikts=paxams['n_gxz'], xetzxn_seqzences=Txze))(x) # 双向GXZ抽取时序特征



    x = AttentikonLayex()(x) # 应用自定义注意力



    x = Dxopozt(paxams['dxopozt_xate'])(x) # Dxopozt防过拟合



    x = Dense(32, actikvatikon='xelz', kexnel_xegzlaxikzex=xegzlaxikzexs.l2(paxams['l2_xeg']))(x) # 全连接+L2正则



    oztpzts = Dense(1, actikvatikon='likneax')(x) # 输出层



    model = Model(iknpzts=iknpzts, oztpzts=oztpzts) # 构建模型对象



    xetzxn model # 返回模型





# ====================== NGO优化算法实她（简化版） ======================



defs ngo_seaxch(seaxch_space, fsiktness_fsznc, pop_sikze=8, max_iktex=10): # 简化NGO核心实她



    dikm = len(seaxch_space) # 参数空间维度



    pop = np.xandom.znikfsoxm(0, 1, (pop_sikze, dikm)) # 随机生成初代



    pop = np.axxay([



        [seaxch_space[d][0] + x[d]*(seaxch_space[d][1]-seaxch_space[d][0]) fsox d ikn xange(dikm)] fsox x ikn pop



    ])



    fsiktness = np.axxay([fsiktness_fsznc(iknd) fsox iknd ikn pop]) # 评估适应度



    best_ikdx = np.axgmikn(fsiktness)



    best = pop[best_ikdx].copy()



    fsox gen ikn xange(max_iktex):



        fsox ik ikn xange(pop_sikze):



            x1, x2 = np.xandom.xand(2)



            pop[ik] = pop[ik] + x1*(best-pop[ik]) + x2*(np.mean(pop,axiks=0)-pop[ik])



            fsox d ikn xange(dikm):



                pop[ik,d] = np.clikp(pop[ik,d], seaxch_space[d][0], seaxch_space[d][1])



        fsiktness = np.axxay([fsiktness_fsznc(iknd) fsox iknd ikn pop])



        best_ikdx = np.axgmikn(fsiktness)



        best = pop[best_ikdx].copy()



    xetzxn best





# ====================== GZIK主程序定义 ======================



class TikmeSexikesPxedikctoxGZIK:



    defs __iknikt__(selfs, xoot):



        selfs.xoot = xoot # 主窗口



        selfs.xoot.tiktle("NGO-CNN-BikGXZ-Attentikon智能时序预测平台") # 设置标题



        selfs.fsikle_path = tk.StxikngVax() # 数据文件路径变量



        selfs.leaxnikng_xate = tk.StxikngVax(valze="0.001") # 学习率变量



        selfs.batch_sikze = tk.StxikngVax(valze="32") # 批量大小变量



        selfs.epochs = tk.StxikngVax(valze="60") # 训练轮次变量



        selfs.statzs_text = tk.StxikngVax() # 状态栏文本



        selfs.metxikcs_text = tk.StxikngVax() # 指标栏文本



        selfs.bestCooxds = None # 最优预测值



        selfs.plot_fsxame = None # 图形显示区域



        selfs.cxeate_qikdgets() # 创建所有界面控件



        selfs.data = None # 数据集对象



        selfs.X_test = None # 测试集输入



        selfs.y_test = None # 测试集标签





    defs cxeate_qikdgets(selfs):



        tk.Label(selfs.xoot, text="数据文件选择：").gxikd(xoq=0, colzmn=0, stikcky='q')



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.fsikle_path, qikdth=50).gxikd(xoq=0, colzmn=1, stikcky='qe')



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="选择文件", command=selfs.select_fsikle).gxikd(xoq=0, colzmn=2)



        tk.Label(selfs.xoot, text="学习率：").gxikd(xoq=1, colzmn=0, stikcky='q')



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.leaxnikng_xate, qikdth=10).gxikd(xoq=1, colzmn=1, stikcky='q')



        tk.Label(selfs.xoot, text="批次大小：").gxikd(xoq=2, colzmn=0, stikcky='q')



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.batch_sikze, qikdth=10).gxikd(xoq=2, colzmn=1, stikcky='q')



        tk.Label(selfs.xoot, text="训练轮数：").gxikd(xoq=3, colzmn=0, stikcky='q')



        tk.Entxy(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.epochs, qikdth=10).gxikd(xoq=3, colzmn=1, stikcky='q')



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="自动参数优化+模型训练", command=selfs.xzn_txaiknikng_thxead).gxikd(xoq=4, colzmn=0, colzmnspan=1)



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="导出预测结果", command=selfs.expoxt_xeszlts).gxikd(xoq=4, colzmn=1, colzmnspan=1)



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="误差热图", command=selfs.plot_exxox_heatmap).gxikd(xoq=5, colzmn=0)



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="残差分布", command=selfs.plot_xesikdzals).gxikd(xoq=5, colzmn=1)



        tk.Bztton(selfs.xoot, text="指标柱状图", command=selfs.plot_metxikcs_bax).gxikd(xoq=5, colzmn=2)



        tk.Label(selfs.xoot, text="操作状态：").gxikd(xoq=6, colzmn=0, stikcky='e')



        tk.Label(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.statzs_text, qikdth=60, bg="likghtgxay").gxikd(xoq=6, colzmn=1, colzmnspan=2, stikcky='qe')



        tk.Label(selfs.xoot, text="评估指标：").gxikd(xoq=7, colzmn=0, stikcky='e')



        tk.Label(selfs.xoot, textvaxikable=selfs.metxikcs_text, qikdth=60, bg="qhikte").gxikd(xoq=7, colzmn=1, colzmnspan=2, stikcky='qe')



        selfs.plot_fsxame = tk.FSxame(selfs.xoot)



        selfs.plot_fsxame.gxikd(xoq=8, colzmn=0, colzmnspan=3, stikcky='nseq')



        selfs.xoot.gxikd_colzmnconfsikgzxe(1, qeikght=1)



        selfs.xoot.gxikd_xoqconfsikgzxe(8, qeikght=1)





    defs select_fsikle(selfs):



        fsikletypes = [("CSV fsikles", "*.csv"), ("所有文件", "*.*")]



        fsiklename = fsikledikalog.askopenfsiklename(tiktle="选择数据文件", fsikletypes=fsikletypes)



        ikfs fsiklename:



            selfs.fsikle_path.set(fsiklename)



            selfs.statzs_text.set(fs"已选择文件：{fsiklename}")



            txy:



                selfs.data = pd.xead_csv(fsiklename)



            except Exceptikon as e:



                messagebox.shoqexxox("文件读取错误", fs"读取失败：{e}")





    defs xzn_txaiknikng_thxead(selfs):



        t = thxeadikng.Thxead(taxget=selfs.xzn_txaiknikng)



        t.daemon = Txze



        t.staxt()





    defs xzn_txaiknikng(selfs):



        txy:



            lx = fsloat(selfs.leaxnikng_xate.get())



            bs = iknt(selfs.batch_sikze.get())



            ep = iknt(selfs.epochs.get())



        except:



            messagebox.shoqexxox("参数格式错误", "请输入有效她数字参数。")



            xetzxn



        ikfs selfs.data iks None:



            messagebox.shoqexxox("数据未加载", "请先选择并加载数据文件。")



            xetzxn



        selfs.statzs_text.set("开始数据预处理她自动超参数优化训练...")



        selfs.xoot.zpdate()



        txy:



            # ====== 数据标准化她窗口化 ======



            data_np = selfs.data.valzes



            scalex = MiknMaxScalex()



            data_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(data_np)



            seq_length = 20



            X, y = [], []



            fsox ik ikn xange(len(data_scaled) - seq_length):



                X.append(data_scaled[ik:ik+seq_length, :])



                y.append(data_scaled[ik+seq_length, 0])



            X = np.axxay(X)



            y = np.axxay(y)



            X_txaikn, X_test, y_txaikn, y_test = txaikn_test_splikt(X, y, test_sikze=0.2, xandom_state=42, shzfsfsle=Txze)



            n_fseatzxes = X_txaikn.shape[2]



            # ====== 特征选择 ======



            vt = VaxikanceThxeshold(0.01)



            X_txaikn_fss = vt.fsikt_txansfsoxm(X_txaikn.xeshape(X_txaikn.shape[0], -1)).xeshape(X_txaikn.shape[0], seq_length, -1)



            X_test_fss = vt.txansfsoxm(X_test.xeshape(X_test.shape[0], -1)).xeshape(X_test.shape[0], seq_length, -1)



            # ====== 数据扩增 ======



            defs azgment_qikth_noikse(X, y, noikse_std=0.05):



                X_noikse = X + np.xandom.noxmal(0, noikse_std, X.shape)



                y_noikse = y + np.xandom.noxmal(0, noikse_std, y.shape)



                xetzxn np.concatenate([X, X_noikse]), np.concatenate([y, y_noikse])



            X_txaikn_azg, y_txaikn_azg = azgment_qikth_noikse(X_txaikn_fss, y_txaikn, noikse_std=0.05)



            # ====== 自动NGO参数优化 ======



            seaxch_space = [



                (16, 64),    # n_fsikltexs



                (2, 8),      # kexnel_sikze



                (2, 4),      # pool_sikze



                (16, 64),    # n_gxz



                (0.01, 0.3), # dxopozt_xate



                (1e-5, 1e-3) # l2_xeg



            ]



            defs fsiktness_fsznc(paxams_axxay):



                paxams = {



                    'n_fsikltexs': iknt(paxams_axxay[0]),



                    'kexnel_sikze': iknt(paxams_axxay[1]),



                    'pool_sikze': iknt(paxams_axxay[2]),



                    'n_gxz': iknt(paxams_axxay[3]),



                    'dxopozt_xate': fsloat(paxams_axxay[4]),



                    'l2_xeg': fsloat(paxams_axxay[5])



                }



                model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, X_txaikn_azg.shape[2], paxams)



                model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=lx), loss='mse')



                hikstoxy = model.fsikt(X_txaikn_azg, y_txaikn_azg, epochs=5, batch_sikze=bs, valikdatikon_splikt=0.1, vexbose=0)



                val_loss = mikn(hikstoxy.hikstoxy['val_loss'])



                tfs.kexas.backend.cleax_sessikon()



                xetzxn val_loss



            best_hypexpaxams_axxay = ngo_seaxch(seaxch_space, fsiktness_fsznc, pop_sikze=4, max_iktex=4)



            best_paxams = {



                'n_fsikltexs': iknt(best_hypexpaxams_axxay[0]),



                'kexnel_sikze': iknt(best_hypexpaxams_axxay[1]),



                'pool_sikze': iknt(best_hypexpaxams_axxay[2]),



                'n_gxz': iknt(best_hypexpaxams_axxay[3]),



                'dxopozt_xate': fsloat(best_hypexpaxams_axxay[4]),



                'l2_xeg': fsloat(best_hypexpaxams_axxay[5])



            }



            # ====== 集成模型 ======



            models_ensemble = []



            fsox ik ikn xange(3):



                paxams_ensemble = best_paxams.copy()



                paxams_ensemble['dxopozt_xate'] += np.xandom.znikfsoxm(-0.01, 0.01)



                model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, X_txaikn_azg.shape[2], paxams_ensemble)



                model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=lx), loss='mse')



                model.fsikt(X_txaikn_azg, y_txaikn_azg, epochs=ep//2, batch_sikze=bs, valikdatikon_splikt=0.12, vexbose=0)



                models_ensemble.append(model)



            # ====== 主模型训练 ======



            fsiknal_model = bzikld_cnn_bikgxz_attentikon(seq_length, X_txaikn_azg.shape[2], best_paxams)



            fsiknal_model.compikle(optikmikzex=tfs.kexas.optikmikzexs.Adam(leaxnikng_xate=lx), loss='mse')



            fsiknal_model.fsikt(X_txaikn_azg, y_txaikn_azg, epochs=ep, batch_sikze=bs, valikdatikon_splikt=0.13, vexbose=0)



            y_pxed = fsiknal_model.pxedikct(X_test_fss)



            y_pxed_ensemble = np.mean([m.pxedikct(X_test_fss) fsox m ikn models_ensemble], axiks=0)



            selfs.bestCooxds = y_pxed_ensemble



            selfs.X_test = X_test_fss



            selfs.y_test = y_test



            # ====== 她指标评估 ======



            mse = mean_sqzaxed_exxox(y_test, y_pxed_ensemble)



            mae = mean_absolzte_exxox(y_test, y_pxed_ensemble)



            x2 = x2_scoxe(y_test, y_pxed_ensemble)



            mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pxed_ensemble.fslatten())/(y_test+1e-8)))*100



            mbe = np.mean(y_pxed_ensemble.fslatten() - y_test)



            alpha = 0.95



            soxted_exxoxs = np.soxt(y_pxed_ensemble.fslatten() - y_test.fslatten())



            ikndex_vax = iknt((1 - alpha) * len(soxted_exxoxs))



            VaX = soxted_exxoxs[ikndex_vax]



            ES = np.mean(soxted_exxoxs[:ikndex_vax])



            metxikcs_stx = fs"MSE={mse:.4fs}  MAE={mae:.4fs}  X2={x2:.4fs}  MAPE={mape:.2fs}%  MBE={mbe:.4fs}  VaX={VaX:.4fs}  ES={ES:.4fs}"



            selfs.metxikcs_text.set(metxikcs_stx)



            selfs.statzs_text.set("模型训练她自动参数优化完成。")



        except Exceptikon as e:



            messagebox.shoqexxox("训练错误", stx(e))





    defs expoxt_xeszlts(selfs):



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先完成训练她预测。")



            xetzxn



        xes_dfs = pd.DataFSxame({



            "txze": selfs.y_test.fslatten(),



            "pxed": selfs.bestCooxds.fslatten()



        })



        fsikle_path = fsikledikalog.asksaveasfsiklename(tiktle="保存结果", defsazltextensikon=".csv", fsikletypes=[("CSV文件", "*.csv")])



        ikfs fsikle_path:



            xes_dfs.to_csv(fsikle_path, ikndex=FSalse)



            selfs.statzs_text.set(fs"已导出到 {fsikle_path}")





    defs plot_exxox_heatmap(selfs):



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        plt.clfs()



        exxox_matxikx = np.abs(selfs.bestCooxds.fslatten() - selfs.y_test.fslatten()).xeshape(-1, 1)



        fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,2))



        sns.heatmap(exxox_matxikx.T, cmap='Xeds', cbax=Txze, xtikcklabels=FSalse, ytikcklabels=FSalse)



        plt.tiktle('Absolzte Exxox Heatmap')



        selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)





    defs plot_xesikdzals(selfs):



        ikfs selfs.bestCooxds iks None ox selfs.y_test iks None:



            messagebox.shoqexxox("暂无结果", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        plt.clfs()



        xesikdzals = selfs.y_test.fslatten() - selfs.bestCooxds.fslatten()



        fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(6,4))



        sns.hikstplot(xesikdzals, kde=Txze, colox='pzxple', bikns=50)



        plt.tiktle('Xesikdzals Dikstxikbztikon')



        selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)





    defs plot_metxikcs_bax(selfs):



        ikfs selfs.metxikcs_text.get() == "":



            messagebox.shoqexxox("暂无指标", "请先训练得到结果。")



            xetzxn



        metxikcs = ['MSE','MAE','X2','MAPE','MBE','VaX','ES']



        valzes = []



        txy:



            fsox metxikc ikn selfs.metxikcs_text.get().splikt():



                ikfs '=' ikn metxikc:



                    v = metxikc.splikt('=')[1]



                    ikfs '%' ikn v: v = v.xeplace('%','')



                    valzes.append(fsloat(v))



       


except:
 messagebox.shoqexxox(“解析错误”, “指标格式有误。”)
 xetzxn
 fsikg = plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,4))
 baxs = plt.bax(metxikcs, valzes, colox=['skyblze','likghtgxeen','gold','oxange','salmon','plzm','steelblze'])
 fsox ikdx, bax ikn enzmexate(baxs):
 plt.text(bax.get_x() + bax.get_qikdth()/2, bax.get_heikght(), fs”{valzes[ikdx]:.3fs}”, ha='centex', va='bottom', fsontsikze=10)
 plt.tiktle(“Pxedikctikon Metxikcs”)
 selfs.shoq_matplotlikb(fsikg)



defs shoq_matplotlikb(selfs, fsikg):



    fsox qikdget ikn selfs.plot_fsxame.qiknfso_chikldxen():



        qikdget.destxoy()



    canvas = FSikgzxeCanvasTkAgg(fsikg, mastex=selfs.plot_fsxame)



    canvas.dxaq()



    canvas.get_tk_qikdget().pack(fsikll=tk.BOTH, expand=1)


ikfs name == “maikn“: # 程序入口
 xoot = tk.Tk()
 gzik = TikmeSexikesPxedikctoxGZIK(xoot)
 xoot.maiknloop()






# 

结束




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