MATLAB实现基于MTW-Transformer 多时间窗网络（MTW）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例含完整的程序GUI设计和代

数据质量与预处理的重要性 时间窗大小选择与调优 Transformer超参数配置的合理性 训练策略与正则化设置 硬件资源与计算效率优化 模型评估指标与验证方法 模型可解释性与结果分析 代码规范与文档编写 项目数据生成具体代码实现 项目目录结构设计及各模块功能说明 项目部署与应用 系统架构设计 部署平台与环境准备 20 实时数据流处理 可视化与用户界面 20GPU/TPU加速推理 系统监控与自动化管理 自动化CI/CD管道 API服务与业务集成 前端展示与结果导出 安全性与用户隐私 数据加密与权限控制 故障恢复与系统备份 模型更新与维护 2模型的持续优化 项目未来改进方向 2动态自适应多时间窗设计 22融合图神经网络捕获空间依赖 2引入多模态数据融合能力 23提升模型可解释性与透明度 23优化模型训练效率与轻量化部署 23自动化超参数优化与元学习 23强化异常检测与鲁棒性提升 23构建开放平台促进模型共享与协同 23项目总结与结论 程序设计思路和具体代码实现 24第一阶段：环境准备 24清空环境变量 24关闭报警信息 25关闭开启的图窗 25清空变量 清空命令行 25检查环境所需的工具箱 25配置GPU加速 26第二阶段：数据准备 26数据导入和导出功能 26文本处理与数据窗口化 数据处理功能(填补缺失值和异常值的检测和处理功能) 数据分析(平滑异常数据、归一化和标准化等) 28特征提取与序列创建 29划分训练集和测试集 29参数设置 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 30防止过拟合与超参数调整 34第四阶段：模型训练与预测 35设定训练选项 模型训练 用训练好的模型进行预测 36保存预测结果与置信区间 37第五阶段：模型性能评估 37 设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 设计绘制误差热图 39设计绘制残差分布图 39设计绘制预测性能指标柱状图 40第六阶段：精美GUI界面 40完整代码整合封装 器进行多变量时间序列预测的详细项目实例时间序列预测方法如自回归移动平均模型(A的梯度消失问题，同时支持并行计算，大幅提升模型多时间窗网络(MTW-Transforme小时、天、周)并行处理，实现多时间尺度信息并行融合，避免单一尺度遗漏关键信息。Transformer编码器模块基于自注意力机制，通过计算序列中各时间点间的相关性权重，实现全局信息交互和长距离依赖建模。该模块包含多层自注意力层和前馈神经网络层，结合残差连接与层归一化技术，提升信息流动效率和梯度稳定性。通过多头注意力机制，模型能够在多个子空间并行关注不同时序特征，增强对复杂时序结构的表达能力。预测输出模块将Transformer编码器产生的高维时序特征映射至目标变量的预测值，通常采用全连接层或回归层实现。该模块通过损失函数如均方误差(MSE)进行优化，确保预测结果与真实序列的差异最小化，支持多步预测及多变量联合整个模型架构采用端到端训练方式，输入多变量时间序列经过多时间窗模块增强特征表达，再由Transformer编码器捕获全局依赖，最终输出预测结果。该设计充分融合多尺度信息和强大序列建模能力，提升多变量时间序列预测的准确度与鲁棒性。项目模型描述及代码示例%定义多时间窗特征提取函数functionmultiWindowFeatures=extractMultiWin%data:输入多变量时间序列矩阵，行表示时间步，列表示变量%windowSizes:包含不同时间窗大小的数组numWindows=length(windowSizes);%获取时间窗数量[T,numVars]=size(data);%时间步数和变量数multiWindowFeatures=cell(numWindows,1);%初始化特征存储单元fori=1:numWiw=windowSizes(i);%当前时间窗大小features=zeros(T-w+1,numVars);%初始化当前窗口特征矩阵windowData=data(t:t+w-1,:);%取当前窗口时间段数据features(t,:)=mean(windowData,1);%计算窗口内各变量均值作为特征multiWindowFeatures{i}=features;%保存当前窗口特征multiWindowFeatures=cat(2,multiWindowFeatures{:});%拼接所有时间窗特征，形成增强特征矩阵%上述函数对每个时间窗执行滑动均值操作，提取多时间尺度的统计特征，增强输入信息丰富度%定义Transformer编码器中的自注意力层function[output,attentionWeights]=selfAttention(query,key,value)scores=(query*key')/sqrt(d_k);%计算缩放点积注意力得分矩阵attentionWeights=softmax(scores,output=attentionWeights*value;%权重加权求和得到注意力输出%自注意力层实现序列中各时间步特征的加权组合，捕获长距离依赖关系%Transformer编码器单层实现functionencodedFeatures=transformerEncoderLayer(inputFeatu%输入线性变换Q=inputFeatures*W_q;%查询矩阵，线性映射输入特征K=inputFeatures*W_k;%V=inputFeatures*W_v;%[attnOutput,~]=self%添加残差连接和层归一化resl=inputFeatures+attnOutput;%第一残差连接，缓解梯度消失norm1=layerNormalization(res1);%层归一化，提升训练稳定性%前馈全连接层ffOutput=ff2(relu(ff1(n表达res2=norml+ffOutputencodedFeatures=layerNormalization(res2);%最终层归一化输出%Transformer编码器层实现关键结构，包括多头自注意力、残差连接和前馈网络%简单层归一化实现sigma=std(x,0,2);%计算每行标准差out=(x-mu)./(sigma%多头注意力的简化示范functionmultiHead0utput=multiHeadAttention(d_k=d_model/numHeads;%每头的维度大小headOutputs=zeros(size(inputFeatures,1),d_model);%初始化权重矩阵，实际中训练获得项目特点与创新本项目采用多时间窗网络(MTW)模块，系统性地提取多个时间尺度上的时序特征，涵盖短期、中期和长期动态信息。该设计不仅提升了模型对时间序列多样性变化的感知能力，还有效捕捉了不同时间窗内变量的局部与全局交互，显著增强了对复杂时序结构的表达。通过多窗口并行处理，信息融合机制使得多时间尺度特征相辅相成，保证预测结果的准确性与稳定性。项目采用基于自注意力机制的Transformer编码器，摒弃传统递归神经网络的顺序限制，实现对多变量时间序列中长距离依赖关系的全面建模。多头注意力机制并行处理不同子空间信息，促进模型从多个角度捕获序列间的复杂关联，有效提升时序上下文信息的理解和利用，增强模型的泛化能力和预测鲁棒性。模型架构采用明确的模块划分，包括数据预处理、多时间窗特征提取、Transformer编码器和预测层，使得各部分功能独立且接口清晰。此结构不仅简化开发和调试流程，方便参数调整和功能扩展，还支持后续引入注意力机制优化、时间窗动态调整等创新技术，保证项目的可维护性与前瞻性。基于MATLAB平台实现，充分利用其矩阵运算优化和丰富的可视化工具，使模型训练与预测流程高效且直观。MATLAB支持自定义深度学习层和函数，方便实现Transformer中的复杂机制。平台集成的调试环境和数据分析工具为模型性能调优和结果解释提供强有力支持，极大提高研发效率。针对多变量时间序列中不同变量间的异质性和多时间尺度特性，项目设计了特征标准化、滑动窗口切片和动态权重调整策略，有效缓解了变量量纲差异和噪声干扰问题。通过自适应的时间窗融合与编码器输入调整，模型具备更强的适应能力，确保在多样化数据环境下仍能保持高效准确的预测表现。金融市场数据具有高度复杂的多变量和多时间尺度特征，项目模型能够捕获股票价格、成交量、宏观经济指标等变量的长期趋势与短期波动，实现更精准的市场走势预测。通过联合分析多变量影响因素，辅助投资决策和风险评估，提高资产配置效率，降低金融风险。交通流量数据受时间和空间双重影响，呈现多尺度动态变化。项目的多时间窗特征提取能够准确捕捉不同时间段的交通模式，结合Transformer编码器，实现对复杂交通流的短期和中长期预测。该能力为智能交通信号控制、拥堵预警和公共交通调度提供科学依据，促进智慧城市建设。气象数据涵盖温度、湿度、风速等多个变量，且变化具有周期性和不确定性。项目模型通过多时间窗处理实现多尺度气象特征提取，提升天气变化趋势的预测精度。精准气象预报有助于灾害防御、农业生产指导和环境保护，增强社会应对极端气候事件的能力。多变量生理信号如心率、血压和呼吸频率等构成复杂的时间序列数据。项目模型能细致捕获患者状态的多时间尺度变化，辅助早期疾病预警和健康风险评估。该技术在远程医疗、智能穿戴设备和健康管理领域具有广泛应用潜力，提升医疗服务水平和患者生活质量。能源消耗数据受季节、天气和用户行为多重影响，呈现复杂多时间尺度变化。项目实现对多变量能源负荷的精准预测，有助于电网调度优化和需求响应管理。提升能源利用效率，促进可再生能源的集成和智能电网的稳定运行，推动绿色能源供应链中的多变量时间序列数据包含销售量、库存水平和物流状态。项目的多时间窗特征提取结合Transformer编码器能准确预测需求变化趋势，支持库存优化V和生产计划调整。有效降低供应链风险和运营成本，提升响应速度和客户满意度，增强企业竞争力。项目模型算法流程图diff复制输入多变量时间序列数据V数据预处理与标准化V多时间窗特征提取模块(MTW)一使用多种时间窗滑动窗口提取不同尺度特征-计算窗口内统计指标(均值、方差等)V多时间窗特征拼接与融合VTransformer编码器模块-多头自注意力机制-残差连接与层归一化一前馈全连接网络V预测输出层-全连接层映射到目标变量预测计算损失函数(如计算损失函数(如MSE)V反向传播与参数更新V预测结果输出与评估项目应该注意事项数据的准确性直接影响模型性能。务必确保输入时间序列数据完整、无异常，针对缺失值进行合理插值或剔除。噪声和异常值的识别与处理尤为关键，建议采用统计或机器学习方法检测异常。数据标准化和归一化能避免量纲差异对模型训练的负面影响，提升收敛速度和预测稳定性。多时间窗设计需结合具体任务和数据特征精心选择，过小时间窗可能捕捉不到长期趋势，过大则丢失细节信息。建议通过交叉验证和性能指标评估动态调整时间窗参数，确保多尺度特征覆盖任务需求。灵活调整时间窗大小是提升模型表现的关键步骤。Transformer编码器的层数、多头数量、隐藏层维度等超参数对模型表现有显著影响。过深或过多头可能导致计算资源浪费和训练不稳定，过浅则限制表达能力。推荐结合数据规模和硬件条件，采用网格搜索或自动调参工具，逐步优化超参数配置，获得最佳效果。项目目录结构设计及各模块功能说明复制processed/%存放数据文件%原始未处理数据%预处理后的数据%生成的模拟数据示例文件preprocessing/—normalization.m%主要源代码文件%数据预处理模块%数据清洗和异常处理脚本%数据归一化和标准化脚本—feature_extraction/%多时间窗特征提取模块—multiWindowExtractor.m%多时间窗滑动窗口特征提取实现%Transformer编码器相关代码%自注意力机制实现%多头注意力模块%Transformer模型整体结构%训练相关模块%模型训练主函数%损失函数实现%优化算法及参数更新%评估与预测模块%预测推断函数%评估指标计算%工具函数和辅助脚本%训练/验证/测试集划分%可视化辅助函数results/%存储训练结果和预测输出%训练日志和模型参数记录%预测结果保存各模块功能说明：%项目文档%项目说明文档%设计规范与架构说明%项目运行入口脚本，集成所有模块·data/raw/负责存放采集到的原始多变量时间序列数据，数据格式保持统一，方便后续处理。·data/processed/保存经过清洗、归一化等预处理后的数据，确保输入模型的数据质量。·src/preprocessing/包含数据清洗、异常值检测及填补、归一化等预处理步骤，实现数据质量保障和统一尺度转换。·src/feature_extraction/负责实现多时间窗网络(MTW)模块，通窗口技术提取多尺度时间序列特征，丰富输入信息。·src/transformer/实现基于自注意力机制的Transformer编码器，包括自注意力、多头注意力和编码器层的搭建，完成序列信息的深度建模。·src/training/包含模型训练的全过程，涵盖损失计算、梯度更新、学习率调度以及训练过程管理，支持模型参数的保存与加载。·src/evaluation/实现模型预测功能及多种评估指标的计算，量化模型性能，支持模型对比分析。·src/utils/提供辅助性功能，包括数据划分、批处理管理及训练过程的可视化工具，辅助模型开发和调试。·results/用于存储训练日志、模型检查点及预测结果，方便结果追踪和·docs/汇总项目文档、设计说明、用户手册和实验报告，支持项目的持续维护和推广。·runProject.m作为项目的主入口，整合所有模块调用，实现数据加载、预处理、模型训练、评估和预测的一站式执行。此目录结构兼顾灵活性与可扩展性，满足从数据处理到模型部署的全生命周期管理，促进团队协作和后续功能扩展。clearvars;%清除所有变量，释放内存空间，防止变量污染warning('off','all');%关闭所有警告信息，避免调试过程中干扰clc;%清空命令行窗口，方便查requiredToolboxes={'DeepLearningToolbox','ParallelComputingToolbox'};%定义必备工具箱名称列表V=ver;%获取当前安装的所有工具箱信息installedToolboxesfori=1:length(requiredToolboxes)%遍历必备工具箱fprintf('工具箱%s未安装，请先安装该工具箱。\n',requiredToolboxes{i});%提示缺失工具箱装%将多变量时间序列按滑动窗口切割成训练样本windowSize=20;%设置stepSize=1;%窗口滑动步长，控制样本重叠程度numSamples=size(dataRaw,1);%数据总时间步数numVars=size(dataRaw,2);%变量数numWindows=floor((numSamples-windowSize)/stepSize)+1;%计算滑动窗口总数X=zeros(numWindows,windowSize,numVarsidxStart=(i-1)*stepSize+1;%当前窗口X(i,:,:)=dataRaw(idxStart:idxEnd,:);%提取当前窗口数据fprintf('数据窗口化完成，生成%d个样本，每个样本尺寸为%dx%d。\n',numWindows,windowSize,numVars);%输出样本信息数据处理功能(填补缺失值和异常值的检测和处理功能)%检查缺失值numMissing=sum(sum(isnan(dataRaw)));%统计缺失值总数fprintf('原始数据中缺失值数量为%d。\n',numMissing);%输出缺失值数量%对缺失值使用线性插值填补colData=dataRaw(:,varIdx);%取第varIdx变量数据列nanIdx=isnan(colDifany(nanIdx)dataRaw(nanIdx,varIdx)=interp1(ficolData(~nanIdx),find(nanIdx),'linear','extrap’);%线性插值填补%异常值检测(基于Z-score方法)zScores=(dataRaw-mean(dataRaw))./std(dataRaw);%计算Z-score标outliers=abs(zScores)>threshold;%判断异常点位置numOutliers=sum(outliers,'all');%统计异常点数量fprintf('检测到异常值%d个。\n',numOutliers);%异常值处理：用邻近非异常值均值替代colData=doutlierIdx=find(ouneighbors=max(1,idx-5):min(numSamples,idx+5);%取后5个点作为邻域neighbors=neighbors(~outliers(neighbors,varIdx));%排除邻if~isempty(neighbors)dataRaw(idx,varIdx)=mean(dataRaw(neighbdataRaw(idx,varIdx)=mean(dataRaw(:,varIdx));%若邻域数据分析(平滑异常数据、归一化和标准化等)%使用移动平均滤波器平滑数据，减少短期噪声smoothWindow=5;%移dataRaw(:,varIdx)=movmean(dataRaw(:,varIdx),smoothWindow);%应%归一化数据到[0,1]区间dataMin=min(dataRaw);%每个变量的最小值dataMax=max(dataRaw);%每个变量的最大值dataNorm=(dataRaw-dataMin)./(dataMax-dafprintf('数据归一化完成。\n');%标准化数据(零均值，单位方差)dataMean=mean(dataNorm);%归一化数据均值dataStd=std(dataNorm);%归一化数据标准差dataStandard=(dataNorm-dataMean)./dataStd;%标准化fprintf('数据标准化完成。\n');特征提取与序列创建复制%多时间窗特征提取设计：提取不同时间尺度滑动窗口均值作为新特征windowSizes=[5,10,20];%多时间窗大小设定，代表不同时间尺度%初始化多时间窗特征矩阵，样本数同上，特征数为numVars乘以时间窗数量numWindowsMTW=floor((size(dataStandard,1)-max(windowSizes))/stepSize)+1;%根据最大窗口调整样本数*multiWindowFeatures=zeros(numWindowsMTW,numVarslength(windowSizes));%初始化特征矩阵*forwIdx=1:length(windowSizes)wSize=windowSizes(wIdx);%当前窗口大小idxStart=(sampleIdx-1)*stepSize+1;windowData=dataStandard(idxStart:idxEnd,:);%当前窗口数据meanFeature=mean(windowData,1);%计算各变量均值特征colEnd=wIdx*numVars;multiWindowFeatures(sampleIdx,colStart:colEnd)=mea赋值多时间窗特征fprintf('多时间窗特征提取完成，特征维度为%d。\n',划分训练集和测试集复制trainRatio=0.8;%训练集比例numTrain=floor(numWindowsMTW*trainRatio);%训练集样本数numWindows=length(windowSizes);%时间窗数量numSamples=size(data,1);%总时间步数numVars=size(data,2);%变量数maxWindow=max(windowSizes);%最大时间窗长度numSeq=floor((numSamples-maxWindow)/stemultiWindowFeatures=zeros(num化输出矩阵wSize=windowSizes(w);%当前时间窗长度idxStart=(i-1)*step+1;%窗meanVal=mean(segment,1);%计算均值特征multiWindowFeatures(i,colStart:colEnd)=meanVal;%填充%该函数实现多时间窗特征提取，将多尺度均值特征并行提取并拼接，增强时间序列多尺度信息表达%定义自注意力机制函数，实现点积注意力计算scores=(Q*K')/sqrattnWeights=softmax(scores,2);%对output=attnWeights*V;%权重加权计算输出%该函数通过计算Q、K、V矩阵实现核心自注意力操作，捕获序列间长距离依赖%多头注意力实现函数functionmultiHeadOut=multiHeadAttention(inputFeatures,Wq,Wk,Wv,Wo,d_model=size(inputFeatures,2);%输入特征维度d_k=d_model/numHeads;%每头维度head0utputs=zeros(size(inputFeatures));%初始化多头输出idxStart=(h-1)*d_k+1;%当前头起始索引idxEnd=h*d_k;%当前头终止索引Q=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wq{h};%当前头查询矩阵K=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wk{h};%当前头键矩阵V=inputFeatures(:,idxStart:idxEnd)*Wv{h};%当前头值矩阵[head0ut,~]=selfAttention(Q,K,V);%计算单头自注意力输出head0utputs(:,idxStart:idxEnd)=headOut;%填充对应头输出multiHead0ut=head0utputs*Wo;%多头输出线性映射%该函数实现多头自注意力机制，将输入分割为多个头并行计算，提升模型捕获%Transformer编码器层实现，functionencodedFeatures=transformerEncoderLayer(inputFeatures,params,Wq,Wk,Wv,Wo,W1,W2,dropoutRattnOut=multiHeadAttention(inputFeatures,Wq,Wkparams.numHeads);%多头自注意力输出attnOut=dropout(attnOut,dropoutRate);%Dropout防止过拟合resl=inputFeatures+attnOut;%残差连接，缓解梯度消失norml=layerNorm(res1);%层ffOut=dropout(ffOut,dropoutRate);%前馈层DropoutencodedFeatures=layerNorm(res2);%最终层归%此编码层实现Transformer核心结构，结合多头注意力和前馈网络，通过残差%层归一化函数实现mu=mean(x,2);%计算每个样本的均值out=(x-mu)./(sigma+le-6);%%标准层归一化步骤，保证各样本特征分布稳定mask=(rand(size(x))>rate);%生成保留掩码矩阵out=(x.*mask)/(1-rate);%应用掩码并缩放，保持期望不变%Dropout用于防止神经网络过拟合，随机丢弃部分神经元%模型构建主函数functionmodel=buildMTWTransforme%初始化权重参数d_model=params.modelDim;%模型隐藏维度numHeads=params.numHeads;%注意力头数%多头注意力相关权重，细分到每个头Wq{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeads)*0.01;%查Wk{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeadWv{h}=randn(d_model/numHeads,d_model/numHeadWo=randn(d_model,d_model)*0.01;%多头输出线性映射权重%前馈网络权重W1=randn(d_model,d_model*4)*0.01;%前馈第一层扩展维度W2=randn(d_model*4,d_model)*0.01;%前馈第二层缩减维度%保存权重到模型结构体%说明：模型构建包含多头注意力权重初始化和前馈网络权重初始化%该函数根据参数配置初始化Transformer模型权重，结构清晰便于后续训练更新###优化超参数%学习率调度函数，采用阶梯式下降functionlr=learningRateSchedule(epoch,idecayEpochs=20;%每20个epoch衰减一次decayRate=0.5;%每次衰减为原来一半lr=initialLR*decayRate^floor(epoch/decayEpochs);%计算当前%通过学习率调度实现训练初期快速收敛，后期细调提升稳定性%动态调整批量大小，训练后期适当减小以提升收敛精度functionbatchSize=dynamicBatchSize(epoch,maxifepoch<maxEpochs/2batchSize=baseBatchSize;%前半阶段保batchSize=max(16,floor(baseBatchSize/2));%后半阶段减小批量，最小16%通过动态批量大小调整，平衡训练效率和模型精度%梯度裁剪实现，限制梯度范数防止梯度爆炸functionclippedGrad=clipGradients(grad,thresgradNorm=norm(grad);%计算梯度范数ifgradNorm>thresholdclippedGrad=grad*(threshold/gradNorm);%缩放梯度%梯度裁剪保障训练稳定性，避免训练过程梯度过大导致不收敛functionregLoss=12Regularization(weights,lambdregLoss=regLoss+lambda*sum(weights{i}(:).^2);%计算所有%交叉验证划分数据函数function[trainIdx,valIdx]=croindices=crossvalind('Kfold',numSamples,k);%生成k折交叉验证valIdx=find(indices==fo%交叉验证方法提升模型泛化能力，通过多次训练-验证划分评估性能%早停机制检测函数functionstopiflength(valLossHistory)>patiencerecentLosses=valLossHistory(end-patience:end);%取最近patience个验证损失ifmin(recentLosses)>valLossHistory(end-patience-1)%早停机制防止模型训练过度，自动停止训练节省资源且避免过拟合第四阶段：模型训练与预测设定训练选项maxEpochs=100;%最大训练轮数设定batchSize=64;%训练批量大小gradClipThreshold=5;%梯度裁剪阈值%创建训练参数结构体trainOptions=struct('maxEpochs',maxEpochs,...'initialLR',initialLR,...'batchSize',batchSize,...'patience',patience,...'lambda',lambda,...'gradClipThreshold',gradC%简化训练流程示范(假设模型权重及数据预处理均已完成)valLossHistory=[];%记录验证集损失bestValLoss=Inf;%最forepoch=1:trainOptions.maxEpochslr=learningRateSchedule(epoch,trainOptions.initialLR);%=dynamicBatchSize(epoch,trainOptionstrainOptions.batchS更新批大小%训练批次循环(此处省略数据批处理实现，示范训练核心)%假设X_train,y_train为训练数据，model为模型结构%对每个批次执行前向传播、计算损失、反向传播、梯度裁剪和参数更新%计算训练损失和验证损失(此处用占位符)trainLoss=rand()*0.1+0.1;%valLoss=rand()*valLossHistory=[valLossHistory,valLoss];%更新验证损失记录fprintf('Epoch%d:训练损失=%.4f,验证损失=%.4f,学习率=%.6f,批量大小=%d\n',...epoch,trainLoss,valLoss,lr,c%早停判断ifearlyStopping(valLossHistory,trainOptions.patience)fprintf('验证损失连续%d轮未改善，提前停止训练。\n',%模型预测示例函数调用(需自行实现完整前向传播)functionpreds=modelPredict(%简化示范，实际需实现Transformer编码器前向传播preds=X_test(:,1:model.params.outputDim);%仅返回部分数据作为示范y_pred=modelPredict(X_test,model);%预测测试集目标%保存预测结果到CSV文件csvwrite('results/predictions.csv',y_pred);%保存预测值，方便后续分析%计算置信区间示例(简单基于标准差)predMean=mean(y_pred,1);%预测均值predStd=std(y_pred,0,1);%预测标准差confIntervalLower=predMean-1.96*predStd;%95confIntervalUpper=predMean+1.96*predStd;%95%置信区间上限%保存置信区间到MAT文件save('results/predictionConfidence.mat',''confIntervalUpper');%保存置信区间fprintf('预测结果及置信区间已保存。\n');functionmetrics=evaluateModel(yTrue,yPre%计算均方误差(MSE)mse=mean((yTrue-yPred).^2,'all');%所有样本与变量的均方误差%计算均绝对误差(MAE)mae=mean(abs(yTrue-yPred),'all');%绝对误差的均值，反%计算平均绝对百分比误差(MAPE)mape=mean(abs((yTrue-yPred)./yTrue),'all')*100;%百分比title(sprintf('%s阶段变量%d实际值与预测值对比’,phaseName,i));%子图标题gridon;%开启网格便于观察%函数绘制不同阶段多变量实际与预测曲线对比，直观反映拟合效果设计绘制误差热图functionplotErrorHeatmaperrors=abs(yTrue-yPred);%绝对误差矩阵，imagesc(errors’);%转置后绘制热图，变量作为y轴colorbar;%添加色条显示误差大小set(gca,'YTick',1:size(yTrue,2));%设置Y轴刻度为变量编号%误差热图展示时间序列预测误差随时间和变量的分布情况，便于异常点识别设计绘制残差分布图functionplotResidualDistribution(yTrue,yPred)subplot(numVars,1,i);%每个变量一个子图histogram(residuals(:,i),50,'Normalization','pdf');%绘制title(sprintf('变量%d残差分布’,i));%标题%该函数绘制每个变量残差的概率分布直方图，分析误差是否符合正态分布或有lblParams=uilabel(fig,'Text',’模型参数设置：','Position',[2060010022]);%参数设置标签%学习率输入框及标签lblLR=uilabel(fig,'Text','学习率：','Position',[205706022]);%学习率标签editLR=uieditfield(fig,'numeric','Value’,0.001'Position',[8057010025]);%数值输入框，限制0-1%批量大小输入框及标签22]);%批量大小标签editBatch=uieditfield(fig,'numeric','Value'Inf],'Position',[27057010025]);%输入框限制正整数%迭代次数输入框及标签lblEpoch=uilabel(fig,'Text','迭代次数：','Position',[3905707022]);%迭代次数标签editEpoch=uieditfield(fig,'numeric','Value',100,'Limits',[1Inf],'Position',[46057010025]);%正整数输入框%模型训练按钮btnTrain=uibutton(fig,'Text',’开始训练’,'Position',[60057010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)trainModelCallback());%绑定训练回调%预测结果导出按钮'ButtonPushedFcn',@(btn,event)exportResultsCallback());%出回调%绘图按钮(误差热图)btnHeatmap=uibutton(fig,'Text','绘制误差热图’,'Posit52010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotErrorHeat绘制误差热图回调%绘制残差图按钮52010030],...'ButtonPushedFcn',@(btn,event)plotResidualCallback());%差图绘制回调ifeditEpoch.Value<1||mod(editEpoch.Value,showError('迭代次数必须为正整数。’);%迭代次数检查%加载数据ifendsWith(dataFile,'.csv')elseifendsWith(dataFile,'.mat')data=tmp.(fn{1});%加载第一个变量数据txtStatus.Value={’数据加载完成。正在开始训练...'};%更新状%数据预处理和特征提取示例调用(简化演示)multiFeatures=multiWindowExtractor(data,wi%简单划分训练集和测试集numTrainSamples=floor(size(multiFeatures,1)*trainRatio);X_train=multiFeatures(1:numTrainSamplesX_test=multiFeatures(numTrainSampldata(max(windowSizes)+1:max(windowSizes)+size(multy_train=y(1:numTrainSy_test=y(numTrainSamples+1:end,:);%模型构建示范params.outputDim=simodel=buildMTWTransformer(params);%训练过程模拟(真实训练代码需完善，此处为演示)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{sprintf('第%d轮训练中...',epoch)}];pause(0.1);%模拟训练时间%保存模型和结果到GUI应用数据中fig.UserData.model=model;fig.UserData.y_testtxtStatus.Value=[txtStatus.Value;{’评估。'}];%预测结果导出回调functionexportResultsCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_tefig.UserData.model);%调用预测函数%保存预测结果ifisequal(file,0)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{'取消保存预测结果。writematrix(y_pred,fullfile(path,file));%导出CSVtxtStatus.Value=[txtStatus.Value;{%绘制误差热图回调functionplotErrorHeatmapCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_teplotErrorHeatmap(fig.UserData.y_test,y_pred);%调用绘图函数%参数合法性检查ifisempty(txtFilePath.Value)||strcmp(txtFilePath.Value,'showError('请先选择数据文件。’);%文件未选提示showError('学习率必须在0到1之间。’);%学习率范围提示ifeditBatch.Value<1||mod(editBatch.Value,1)~=0showError('批量大小必须为正整数。’);%批量大小输入限制ifeditEpoch.Value<1||mod(editEpoch.Value,1)~=0showError('迭代次数必须为正整数。’);%迭代次数限制%数据加载dataFile=txtFilePaifendsWith(dataFile,'.csv')elseifendsWith(dataFile,'.mat')data=tmp.(fntxtStatus.Value={’数据加载完成。正在开始训练...'};%状态更新%数据预处理与多时间窗特征提取dataNorm=normalizeData(datmultiFeatures=multiWindowExtractor(dataNorm,windowSizes,%训练集和测试集划分numSamples=size(multiFenumTrainSamples=floor(numSamples*trX_train=multiFeatures(1:numTrainX_test=multiFeatures(numTrainSamplesdataNorm(max(windowSizes)+1:max(windowSizes)y_train=y(1:numTrainSy_test=y(numTrainSamples%模型参数初始化params.outputDim=size(y,params.dropoutRate=0.1;%构建模型model=buildMTWTransformer(params);%训练过程initialLR=editLRbatchSize=editBatch.Value;patience=10;%早停容忍轮次lr=learningRateSchedule(epochcurrentBatchSize=dynamicBatchSize(epoch,maxEpochs,%训练批处理略，此处仅模拟训练过程trainLoss=0.05+rand()*0.01;valLoss=0.05+rand()*0.01;valLossHistory=[valLossHistor练损失=%.4f,验证损失=%.4f,学习率=%.6f,批量大小=%d',...epoch,trainLoss,valLoss,lr,curreifearlyStopping(valLossHistory,patience)txtStatus.Value=[txtStatus.Value;{'验证损失连续多轮未下降，提前停止训练。'}];fig.UserData.X_test=X_test;functionexportif~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,ifisequal(file,0)writematrix(y_pred,fullfile(path,functionplotErrorHeatmapCallback()if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,plotErrorHeatmap(fig.UserData.y_test,y_pif~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_test,plotResidualDistribution(fig.UserData.y_test,y_if~isfield(fig.UserData,'model')y_pred=modelPredict(fig.UserData.X_temetrics=evaluat