MATLAB实现基于FFT-XGB快速傅里叶变换（FFT）结合极端梯度提升（XGB）进行交通流量预测的详细项目实例（含完整的程序GUI设计和代码详解）

项目特点与创新 频域与树模型的互补融合 多尺度滑窗的鲁棒设计 自适应回退与工程可用 频带加权评估与误差诊断 轻量推理与边缘友好 可解释性友好可视化 目录与组件化规范 项目应该注意事项 数据时间对齐与时钟漂移 窗口长度与步长的业务匹配 事件与天气的标注一致性 评估口径与业务指标对齐 线上资源与回退路径 项目模型算法流程图 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 21项目目录结构设计 21各模块功能说明 项目部署与应用 2系统架构设计 2部署平台与环境准备 22模型加载与优化 实时数据流处理 2可视化与用户界面 22GPU加速与并行 23系统监控与自动化管理 23API服务与业务集成 项目未来改进方向 23多目标与多任务学习 23图结构与传播建模 更丰富的频域与时频特征 23自适应超参数与在线学习 可信与安全增强 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 检查环境所需的工具箱 25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 配置GPU加速 26第二阶段：数据准备 27数据导入和导出功能 27文本处理与数据窗口化 数据处理功能 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 数据分析(平滑异常数据、归一化和标准化等) 30特征提取与序列创建 31划分训练集和测试集 32参数设置 第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 3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(交叉验证、特征选择、早停) 第四阶段：模型训练与预测 39设定训练选项 39模型训练 39用训练好的模型进行预测 39保存预测结果与置信区间 40第五阶段：模型性能评估 40 40设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 41设计绘制误差热图 41设计绘制残差分布图 42设计绘制预测性能指标柱状图 42第六阶段：精美GUI界面 42完整代码整合封装 (FFT)结合极端梯度提升(XGB)进行交通流量预测的详细项目实例项目背景介绍务可解释，通过主导频率、能量带、谱质心与树模型项目目标与意义目标是面向5-30分钟短时尺度实现低偏差与低方差并重的预测能力。通过FFT抓取高峰节律与拥堵起落的主频，与时域滑动统计量共同作为输入，使模型在节律主导与噪声扰动并存的场景中仍能稳定收敛，从而降低临近控制策略的误触发。不同路段、不同天气与不同日期模式差异明显。频域特征对周期性的表达更具可迁移性，配合梯度提升对非线性与交互项的建模，能够在不频繁重训的情况下覆盖工作日、周末与节假日等多场景，帮助运维侧缩减维护成本。精准预测可直接服务信号配时微调、匝道排队控制与车道资源动态分配。在典型早晚高峰与突发拥堵传播中，系统通过更早感知频带能量变化，提前触发诱导或限速，实现更平滑的车流组织，减少二次拥堵。频域指标如谱质心、主导频率、带宽能量占比与峰值幅度具备直观含义；梯度提升可输出特征重要性与分裂增益。通过对预测时刻的贡献度分析，可将“为何上调或下调”的原因回溯至可理解的物理与行为机制。FFT计算复杂度低，适合在边缘节点或本地服务器高并发运行；XGB推理阶段同样高效。二者结合可在资源受限的环境中实现分钟级滚动预测，减少对高端算力的依赖，提升可普及性。预测序列可驱动微观仿真与策略评估，为车道控制、诱导发布与拥堵消散方案提供可量化输入；同时以统一误差指标与频带偏差诊断，形成闭环评估体系，促进持续优化。框架兼容断面流量、速度、占有率与外部因子如降雨、温度、事件标注等，既能独立运行，也能扩展为多模态输入。在多源融合时，频域与时域特征自然拼接，提升特征表达能力。项目挑战及解决方案路侧设备抖动会引入孤立尖峰与缺失段，直接做FFT会产生泄漏与伪峰。方案采用稳健插值、Hampel滤波与窗函数加权，结合带通能量阈值筛除不合理频带，保证频谱的物理一致性。早晚高峰的发生时间存在漂移，固定频率并不总是稳定。通过短时窗滑动计算与多尺度窗口并行提取，将不同尺度的主频与能量梯度拼接，同时在模型端引入时间编码与节假日标识，缓解非平稳性。事故与恶劣天气会改变频域结构。解决思路是合并事件特征与天气特征，加入突变检测的二分类标签作为辅因子，并在训练时使用样本权重提升异常场景的学习力度，避免被常规样本淹没。上游扰动会以时滞形式传导至下游。通过在特征中引入上游断面的滞后统计量与相位差，配合互谱能量比值，刻画传播路径；在模型端以树模型的交互划分捕捉非线性耦合。线上环境对外部库存在约束。通过优先调用Pythonxgboost的同时提供LSBoost回退通道，统一数据接口与评估逻辑，保证在不同节点可用可控，遇到依赖缺失依旧可稳定运行。只看整体RMSE会掩盖高峰时段误差。评估加入分时段加权、分位数误差与相对误差上限，同时输出频带误差分解，确保关键时段的优化目标明确并与业务指标项目模型架构接入断面流量、速度、占有率与外部因子，进异常检测采用箱线与中位绝对偏差相结合，逐步消除跳变与漂移，确保后续频域运算稳定。将连续序列按窗口长度与步长切片，构造样本与预测目标。多尺度策略并行生成短窗与长窗两组特征，短窗敏感于瞬时波动，长窗承载稳态节律，两者拼接增强对每个窗口应用Hann窗并执行FFT,计算幅度谱、功率谱密度、主导频率、前K个峰值频率及幅值、谱质心、带宽、谱平坦度，以及低频至中频多个能量带占比。为缓解泄漏与栅栏效应，使用零填充与功率归一化。并列加入原始时域统计量：均值、方差、偏度、峰度、最大最小与分位数；短期增长率、移动平均、滑动标准差、指数加权移动特征；再叠加节假日、工作日、小时与星期编码。训练阶段优先调用Pythonxgboost,设置目标为均方误差，使用列采样与行采样控制过拟合；若外部依赖不可用，则回退为MATLAB的LSBoost,树做弱学习器，保持收敛速度与可解释性。%缓存目标%记录起点索引%完成滑窗样本构建%将窗口序列堆叠为矩阵%便于矢量化计算cell2mat(cellfun(@(v)v(:)’,Xwin,'UniformO%得到样本数×win的矩阵化%降低谱泄漏%生成窗函数%中心化并逐样本加窗谱%频域主特征NFFT=%零填充到2的幂%沿行方向做FFT%双边功率谱%单边功率谱%归一化频率轴%频域统计：主导频率、谱质心、能量带%组成核心频域向量[~,pkIdx]=max(P1,[],2);domFreq%主频位置specCent=(P1*freq')./bandA=sum(P1(:,freq<=0.05),2);bandB=sum(P1(:,freq>0.05&%低频与中低频能量bandC=sum(P1(:,freq>0.15&freq<=0.30),2);basum(P1(:,freq>0.30),2);中频与较高频能量%谱平坦度%时域统计并拼接%强化鲁棒性tdMean=mean(Xmat,2);tdStd=std(Xmat,0,2);tdSkew=skewness(Xmat,0,2);见统计量feat=[domFreqspecCentbandAbandBbandCbandDflatnesstdSkew];%汇总为特征矩阵数据集划分与标准化%划分训练、验证与测试%时间顺序切分n=size(feat,1);nTrain=floo%比例分配Xtrain=feat(1:nTrain,:);Xval=feat(nTrain+1:nTrain+nVal,:);YvalYtar(nTrain+1:nTrain+Xtest=feat(nTrain+nVal+1:end,:);Ytest=%测试集%标准化并记录参数%便于推理复用%计算均值与标准差Xtrain=(Xtrain-mu)./sig;Xval=(Xval-mu)./sig标准化XGB训练与回退LSBoost%先尝试Pythonxgboost训练%优先高性能实现if%判断通道py.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(Xtrain),np.array(Y%构造训练DMatrixxgb.DMatrix(np.array(Xval),np.array(%构造验证DMatrixpy.dict(pyargs('max_depth',int32(6),'eta',0.1,'subsample’,0.8,'ple_bytree',0.8,...%关键超参数'objective','reg:squarederror','eval_m%回归目标与评估py.list({py.tuple({dtrain,'train'}),py.tuple({dval,'v%评估列表项目特点与创新频域与树模型的互补融合频域特征提供清晰的节律与能量视角，树模型擅长非线性与交互刻画。两者拼接形成既具解释性又具表达力的特征空间，在拥堵起落与节假日扰动场景中表现稳多尺度滑窗的鲁棒设计通过短窗与长窗并行构建特征，短窗跟踪突变，长窗沉淀趋势与周期。再辅以能量带占比与谱质心，兼顾敏感性与稳健性，降低单一尺度导致的偏差。自适应回退与工程可用优先使用Pythonxgboost获取更强性能与生态；当依赖受限时自动回退LSBoost,保证在不同节点的可部署性，减少环境差异带来的运维风险。频带加权评估与误差诊断不仅输出RMSE、MAE等整体指标，还提供频带加权误差，用频域视角解释时段失真来源，便于把调参目标对准业务关键时段。轻量推理与边缘友好FFT与树模型推理均为轻量计算，能够在边缘侧以高并发方式运行，适配多断面滚动预测与本地化容错。可解释性友好可视化通过主频、峰值、谱质心等可视化与树模型特征重要性，形成“信号-特征-预测”的闭环展示，增强可审计性与业务信任。目录与组件化规范提供统一目录、配置与日志规范，特征、模型与评估均以函数化封装，便于迁移与集成第三方平台。项目应该注意事项项目模型算法流程图数据接入与清洗|时间对齐/缺失修补/异常抑制滑动窗口与多尺度切片|生成win×样本的片段|标准化/缓存参数|验证调参/早停|指标输出/可视化推理服务化与导出项目数据生成具体代码实现%设定随机种子确保可复现%便于结果一致%设定固定种子%指定样本数与特征数%满足题述规模N=5000;D=%方法一：趋势项与日周期%体现周期与缓慢变化t=(1:N)’;base=100+0.01*t+%线性趋势叠加日周期%方法二：自回归噪声%形成相关扰动误差诊断。main_demo.m串联全流程并记录运行日志。params.json存储窗口、步长、能量带阈值、模型超参数与路径，支持一键切换环境。项目部署与应用整体采用数据接入层、特征服务层、模型服务层与可视化层四层结构。接入层负责采集与缓冲，特征层以MATLAB函数或编译组件运行FFT与统计特征，模型层封装XGB推理与回退逻辑，可视化层输出指标面板与曲线。各层通过消息或文件接口解耦，便于横向扩展。xgboost,则准备相容版本的Python与依赖，并在启动脚本中写入pyenv配置。目录与权限提前创建，确保data与output可写。启动时加载标准化参数与已训练模型；若存在多断面模型，按路段键值缓存。在推理前对输入进行快速校验，保证维度与时间顺序正确。针对延迟敏感场景，可将树模型导出为轻量结构体以加速推理。采用滑动窗口增量更新方式，只对最新窗口做FFT与特征拼接，避免重复计算。对突发缺失使用短窗插值与最近可用值回填，确保可用性。结果以固定频率写入共享存储或消息队列。提供分时段误差、频带能量、主导频率随时间变化与预测对比曲线。支持按路段筛选、按时段聚合与导出图片或CSV,方便研判与汇报。关键阈值与权重可在线调整并即时生效。parfor并行处理多断面特征计算与滑窗切片，缩短批量处理时间。推理阶段通常CPU即可满足实时性。部署时集成日志与指标收集，记录延迟、吞吐、异常率与评估指标。支持健康检查与自动重启，结合计划任务定期运行离线评估与模型更新，形成稳定的运维闭API服务与业务集成模型服务以HTTP或本地函数形式暴露，输入统一为最近窗口的指标，输出为未来若干步的预测向量与可信度摘要。结合告警系统，可在误差或带宽指标异常时触发通知与回滚。项目未来改进方向在现有单目标流量预测基础上扩展至速度、占有率与旅行时间的联合预测，构建共享特征塔与任务专属头部，利用多任务的互补性提升少样本路段的稳定性，并通过不等权损失适配业务关注点。引入图神经网络或图增强特征，利用路网拓扑与历史传播路径编码上下游关系；在FFT特征中加入互谱与相位差，结合图注意力实现更精细的拥堵波到达时间在现有FFT基础上加入多窗平均的Welch谱与小波时频能量，进一步刻画非平稳与短暂事件；通过自动频带搜索与特征选择，减少人工阈值依赖。项目总结与结论基于频域与梯度提升的联合方案将交通流的节律性信程序设计思路和具体代码实现%清除工作区全部变量，避免残留状态影响%关闭警告信息，保证脚本过程更为干净%强制关闭所有已开启图窗，避免句柄冲突%列出当前变量用于核对清理效果(仅显示不影响流程)%清空命令行窗口，便于观察新的运行输出%列出核心依赖工具箱(信号处理、统计与并行)%读取当前已安装的全部组件信息%regexprep({vinfo.Name},'\s','%disp(table(toolNeeded',hasTool','VariableNames',{'Tool'}));%显示依赖是否满足，便于审计ifgpuAvail,gdev=gpuDevice(1);else,gdev=[];end%若存在则激活首个GPU,否则置空占位ifgpuAvail,disp(['GPU:',gdev.Name]);路径执行’);end%输出当前计算设备信息%尝试配置Python环境并导入xgboostpe=pyenv;py.importlib.import_module('xgboos%测试能否导入xgboost包py.importlib.import_module('nump%测试能否导入numpy包%成功导入则启用PythonXGB通道%发生异常时记录并继续ME.message);%输出回退提示，保证工程可运行dataDir=fullfile(pwd,'data’);if~exist(dataDir,'dir'),mkdir(dataDir);end%准备数据目录，若不存在则fullfile(dataDir,'tr%设定标准CSV路径，便于统一管理matPath=fullfile(dataDir,'traffi%设定标准MAT路径，便于快速加载if%若标准样例数据不存在则自动生成%设定随机种子并生成时间索引base=100+0.01*t+%生成趋势与日周期分量e=randn(N,1);ar-0.7],e);造AR(1)相关噪声%构造降雨rain=binornd(1,0.1,[N,1]);weather=-20*conv(rain,exp(-((1:24)')%构造降雨冲击与指数衰减并衰减降低水平=randi([200,N-200],[1=filter(1,[1-0.9],evt);%构造稀疏事件脉冲%周末效应flow=base+0.6*ar+weather+evt+weekend+3*randn(N,1);%合成目标流量序列speed=60+5*sin(2*pirandn(N,1);%生成速度序列(与流量弱负相关)%生成占有率序列(随流量上升)ts0=datetime(2024,1,1,0minutes(t);%构建分钟级时间戳table(ts0,flow,speed,occ,rain,evt>5,'VariableNames',{'timew','speed','occ','rain','event'});%组装模拟表writetable(Tsim,csv%导出CSV与MAT文件，便于复用%完成样例数据生成readtable(csvPath,'DatetimeType','da%读取原始CSV,时间列解析为datetimeT(uq,:);%移除重复table2timetable(T,'RowTimes','tiretime(TT,'minutely','m%确定核心连续变量列%逐列处理连续变量%读取该列序列fillmissing(x,'linear%小段缺失线性插值修补%写回处理后的序列特征提取与序列创建设定窗口长度、步长与预测步长%选择流量作为预测目标向量%计算序列长度初始化容器%准备Hann窗以减少频谱泄漏NFFT=%设置零填充长度提升频率分辨率%预生成单边频率轴%按步长滑动生成样本%%截取当前窗口段seg=seg-mean(seg);se并加窗以稳定频域特征F=fft(seg,NFFT);P2=abs(F/NFFT).^2;P1=P2(1:NFFT/2+1);P1(2:end-1)=2*P1(2:end-1);%计算功率谱并作单边校正freq(pk);提取主导频率specCent=sum(P1.*freq)/%计算谱质心bA=sum(P1(freq<=0.05));bB=sum(P1(freq>0.05&freq<=0.15));%低频与中低频能量bC=sum(P1(freq>0.15&freq<=0.sum(P1(freq>0.30));%中频与较高频能量算谱平坦度衡量纹理tdMean=mean(TT.flow(s:(s+win-1)));tdStd与标准差%时域统计量均值%时域偏度捕捉尖峰性ext=[domFreqspecCentbAbBbCbDflattdMeantdStdtdSkew]';%汇总单窗特征向量%堆叠到特征矩阵xTarget(s+win+horiz%对齐目标值(预测horizon步后的流量)idxStart=[idxStar%记录窗口起点索引便于可视化映射%完成滑窗与FFT特征构建划分训练集和测试集n=size(Xfeat,1);nTrain=floor(0.7*floor(0.15*n);%设定时间顺序切分比例Xtrain=Xfeat(1:nTrain,:);YtrainYtar(1:nTrain);%切分训练集Xval=Xfeat(nTrain+1:nTrain+nVal,:);Yval=Ytar(nTrain+1:nTrain+nVal);%切分验证集Xtest=Xfeat(nTrain+nVal+1:end,:);Ytest=Ytar(nTrain+nVal+1:end);%切分测试集%计算特征标准化参数Xtrain=(Xtrain-muF)./sigF;Xval=(Xval-muF)./sigF;Xtest-muF)./sigF;%应用标准化到三类集合param.base.max_dept0.1;param.base.subsample=0.8;param.base.colsample_bytree=0.8;%设定子样本与列采样比例抑制过拟合L1正则强度param.base.nrounds=300;param.base.early_stopping_rounds50;%设定最大迭代与早停轮数param.base.tree_method=gpuAvail&&usePyXGB?'gpu_hist':train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,param,u%定义训练函数，返回模型与元信息ifpy.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(Xtrain),np.array(Y%构造训练DMatrixxgb.DMatrix(np.array(Xval),np.array(fitrensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','LSBoost','NumLearam.base.nrounds,...%使用LSBoost作为回退模型'Learners',t,'LearnRate',p%设置学习率与学习器modelPack.backend='lsboost';modelPack.bst=mdl;%打包回退模型%结束分支优化超参数random_search_params(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,baseParam,u定义随机搜索超参函数%随机生成树深候选集合grid.eta=10.^%在[0.01,0.1]上对数均匀取样%在[0.6,1.0]均匀取样在[0.6,1.0]均匀取样%L2正则在[0.01,10]随机取样bestScore=inf;bestParam=%初始化最优记录baseParam.base.max_depth=更新候选树深%%%更新候选学习率更新候选子样本baseParam.base.colsample_bytree=选列采样%更新候选L2正则train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,baseParam,us%按候选参数训练模型predict_fft_xgb(mp,Xval,usePyXG%在验证集上预测%计算验证RMSEifrmse<%若优于当前最优优参数%%完成单次比较predict_fft_xgb(modelPack,Xin,usePy%定义预测函数，屏蔽后台差异ifusePyXGB&&py.importlib.import_module('numppy.importlib.import_module('xgboosxgb.DMatrix(np.array(%构造测试DMatrixdouble(modelPack.bst.pre%输出预测并转换为MATLAB数组predict(modelPack.bst,X%使用LSBoost回退模型预测%结束分支防止过拟合与超参数调整(交叉验证、特征选择、早停)cvpartition(size(Xtrain,1%遍历各折trIdx=training(cvp,kFold);teItrain_fft_xgb(Xtrain(trIdx,:),Ytrain(trIdx),Xtrain(teIdx,:),Y_cv=predict_fft_xgb(mp_cv,Xtrain(teIdx,:),usePyX%计算折外预测cvScores(kFold)=sqrt(mean((Y_cv-%完成交叉验证循环num2str(mean(cvScores%获取当第四阶段：模型训练与预测设定训练选项=%记录最终学习率以便可追踪=bestParam.base.nroun%记录最大迭代轮数%记录批大小占位(树模型内部按行处理，此处用于日志)=bestParam.base.early_stopping_rou%记录早停设置%打印训练选项摘要=train_fft_xgb(Xtrain,Ytrain,Xval,Yval,bestParam,us%以最优超参数在训练+验证配置上训练最终模型用训练好的模型进行预测predict_fft_xgb(finalModel,Xtrain,usePyX%在训练集上生成拟合预测用于诊断predict_fft_xgb(finalModel,Xval,usePyX%在验证集上生成预测用于核查过拟合Ypred_te=predict_fft_xgb(finalModel,Xtest,usePyX%在测试集上生成主要评估预测保存预测结果与置信区间=以验证残差标准差估计不确定性尺度=%计算双侧置信区间z值+%构造测试集预测区间outDir=fullfile(pwd,'output');if~exist(outDir,'dir'),mkdir(ouend%准备输出目录resTable=table(Ytest,Ypred_te,ci_lo,ci_hi,'VariableNames',{'y_true',%组装输出结果表fullfile(outDir,'prediction_w%写出预测与置信区间到CSVsave(fullfile(outDir,'prediction_with_ci.mat'),'re%保存MAT便于二次分析与复现实验%将最优预测序列保存在变量bestCoords供动画使用第五阶段：模型性能评估%计算三阶段残差向量%MSE指标衡量整体均方误差R2=1-sum(err_te.^2)/(sum((Ytest-mean(%决定系数反映解释度=mean(abs(err_te./(Ytest+e与MAPE指标=%基于残差分布计算95%VaR(上分位)mean(err_te(err_te>=%计算ES(条件超额损失)度量尾部期望metricTbl=table(MSE,R2,MAE,MAPEdisp(metricTbl);%汇总指标并显f1=figure('Name’,’实际subplot(3,1,1);plot(Y');%标题与坐subplot(3,1,2);plot(Yval,'一');holdon;plot(%子图二：验证集真实与预测');%标题与坐subplot(3,1,3);plot(Ytest,'-');holdon;plot(');%标题与坐=figure('Name','误差热图%新建图窗用于误差热力展示=100;L=ceil(numel(err_te)/segePad(1:numel(err_te)度%将误差绝对值填充到整矩阵长%重排为矩阵用于热图%绘制热图并标注坐标f3=figure('Name','残差分布%新建图窗用于残差分布分析subplot(1,2,2);qqplot(err_te);grid%新建图窗用于指标柱状展示%汇总可比较的非负指标(处理符号)set(gca,'XTickLabel’,{'MSE','MAE','MAPE’,'R2','Vagridon;%绘制柱状图并标注指标名称title('测试阶段主要指标%设置图标题%使用结构体保存界面句柄，便于回调共享1001200720]);%创建主窗口并设置尺寸app.grid=uigridlayout(app.fig,[6,8]);app.grid.RowHeapp.grid.ColumnWidth==uieditfield(app.grid,'text','Edita@(~,~)onPickFile());app.btnF@(~,~)onLoadData());app.btnL@(~,~)onExport());app.btnSa数):');app.lblParam.Layout.Row=2;app.1blParam.Layout.Column=[13];%app.edLR=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',0.1);app.edLR.Layout.Row=2;app.edLR.Laapp.edDepth=uieditfield(app.grid,'numeric','Vapp.edWin=uieditfield(app.gridapp.edWin.Layout.Row=2;app.edWin.Laapp.edStr=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',16);app.edHor=uieditfield(app.grid,'numeric','Value',4);app.edHor.Layout.Row=2;app.edHor.Lay'ButtonPushedFcn',@(~,~)onTrainEval());app.btnTr'ButtonPushedFcn',@(~,~)onPlots());app.btnPloapp.btnPlots.Layout.'ButtonPushedFcn',@(~,~)onAnimate());app.btnAapp.btnAnim.Layout.=uiaxes(app.grid);app.ax1.L=uiaxes(app.grid);app.ax2.L%文件选择回调函数'数据文件(*.csv,*.mat)'},据文件’);if%取消选择时直接返回%显示选择的文件路径%更新状态栏提%导入数据回调fp=%读取路径输入框内容ifisemp%路径非法时提示错误lower(string(extractAfter(fp,find(fp=='.’readtable(fp,'DatetimeType’,'datS=load(fp);nm=field%其他格式return;%弹出错误提醒T=sortrows(T,'timest=%时间排序table2timetable(T,'RowTimes','t%时间排序retime(TT,'minutely','m%重采样为整分并对齐fillmissing(TT.flow,'linear%连续变量缺失修补fillmissing(TT.speed,'linea%同步修补fillmissing(TT.occ,'linea%同步修补=fillmissing(TT.rain,'constant',0=fillmissing(TT.event,;态;态%保存到app并更新状%捕获异常%训练与评估回调600]);%新建独立图窗uigridlayout(fH,[2,3ax1=uiaxes(gl);ax1.Layout.Row=1;ax1.Layplot(ax1,ytrue,'-');hold(ax1,'on’);plot(ax1,ypred,'-hold(ax1,'off');legengrid(ax1,'on');%第一行横跨三列显示对比ax2=uiaxes(gl);ax2.Layout.Row=2;ax2.Layout.Column=1;histogram(ax2,err,50);title(ax2,’残差直方图’);grid(ax2,二行第一列显示残差直方=uiaxes(g1);ax3.Layout.Row=2;ax3.Layoutseg=100;L=ceil(numel(err)/seg)*sePad(1:numel(err))=abs(err);E=reshape(ePad,seg,[])’'误差热图’);%第二列显示热图=uiaxes(gl);ax4.Layout.Row=2;ax4.Layoutmse=mean(err.^2);mae=mean(abs(err));mape=mean(abs(err./(ytr-sum(err.^2)/(sum((ytrue-mean(ytrvar95=quantile(err,0.95);es=mean(err(err>=var95));vmax(0,var95)max(0,es)abs(mbe)];bar(ax4,set(ax4,'XTickLabel',{'MSE','MAE','MAPE','R2','VaRgrid(ax4,'on');title(ax4,’指标柱状图’);%第三列显示指标柱状uialert(app.fig,ME.message,’示绘图失败%异常时提%播放预测动画回调return;end%未训练则提示y=%准备动画数据cla(app.ax2);h=plot(app.ax2,nan,nan,'-');grid(axlim(app.ax2,[1numel(y)]);%清空并初始化线对象ylim(app.ax2,[min(y)-std(y)max(y)+std(y)]);title(app.ax2,’预测动画’);%设置坐标范围与标题%逐点刷新绘制%更新数据并刷新%完成动画播放%导出结果回调return;end%无结果则提示测结果’);%选择导出路径与格式ifisequal(f,0),return;%取消保存直接返回y=app.bestCoords(:);tbl=table(y,'VariableNames',{'y_pred’});组装导出表%解析扩展名if%CSV导出分支%更新状态栏完整代码整合封装================%构建一个可独立运行的脚本，集成环境准备、数据流程、FFT特征、XGB训练、评估与GUI%%第一部分：环境初始化与依赖检阶段一内容被融入GUI主程序之前以确保运行环境稳定%清空工作区变量，避免历史状态干扰%关闭全部警告提示，使输出更简洁%关闭可能存在的图窗，避免句柄冲突%清空命令行窗口，便于观察新的日志={'Signal_Toolbox','Statistics_%设定关键工具箱名称用于可用性检查vinfo=%读取当前安装组件信息hasTool=ismember(toolNeeded,regexprep({vinfo.Name},'\s','%将工具箱名称空格替换为下划线后进行匹配disp(table(toolNeeded',hasTool','VariableNames',{’Tool%输出工具箱可用性清单用于记录=%预置第三方工具箱安装包目录便于自动安装if%若存在缺失并提供了安装包目录则尝试安装=dir(fullfile(tryInstallDir,%搜索可用的*.mltbx安装包%遍历可用安装包matlab.addons.toolbox.installToolbox(fullfile(files(k).folder%逐个静默安装，出错继续后续%结束安装循环uialert(app.fig,ME.message,'导入失败%弹窗显示错误信息%完成导入回调%结束导入回调评估回调%保护执行避免界面卡死%未导入数据则提示=round(app.edDepth.Va二round(app.edWin.Val%读取超参数值=round(app.edStr.Value)=round(app.edHor.Val%读取步长与步数ifany([1r<=0,depth<1,win<16,stride<1end%基础合法性校验%提取目标序列与长度=%准备窗函数与频率轴=%初始化特征容器样本二%去均值并加窗抑制泄漏F=fft(seg,NFFT);P2=abs(F/NFFP1(2:end-1)=2*P1(2:计算功率谱并做单边能量修正%滑动生成=%=%提取主频与谱质心bA=sum(P1(freq<=0.05));bB=sum(P1(freq>0.05&freq<=0.15));bC=sum(P1(freq>0.15&freq<=0.sum(P1(freq>0.30));%计算四段能量带exp(mean(log(P1+eps)))/(m%计算谱平坦度=mean(app.TT.flow(s:(s+win-=std(app.TT.flow(s:(s+win-1)));tdK=skewness(app.TT.flow(s:(s+win-1)));%计算时域统计%组装单窗特征xTarget(s+win+horizon-1%堆叠特征与目标并记录起点成样本构建n=%时间顺序切分比例%划分训练集Xva=Xfeat(nTr+1:nTr+nVa,:);Yva=%划分验证集=%划分测试集%计算标准化参数=%应用标准化到三集合paramUI=app.param;paramUIrandom_search_params(Xtr,Ytr,Xva,Yva,paramUI,app.use%采用随机搜索优化超参num2str(bestScore,'%0.4%输出搜索结果摘要=cvpartition(size(Xtr,1)器%遍历各折=%获取当前折索引train_fft_xgb(Xtr(trIdx,:),Ytr(trIdx),Xtr(teIdx,:),Ytr(teIdx)%在当前折训练模型predict_fft_xgb(mp_cv,Xtr(teIdx,:),app.usePyX%进行折外预测-cvScores(kFold)=sqrt(-%计算并记录RMSE成交叉验证num2str(mean(cvScores),’%0.4%显示交叉验证结果用%通过筛选增强泛化if%检测MRMR是否可用=%计算特征重要性排序elseif是否可用%计算排名索引=flipud(transpose(1:s%若均不可用则按列索引降序占位=min(10,numel(idxFe%选择前10个重要特征==%在三集合同步降维=%若失败则保留train_fft_xgb(Xtr,Ytr,Xva,Yva,bestParam,app.us%使用最优参数训练predict_fft_xgb(finalModel,Xtr,app.usePyX%训练集预测predict_fft_xgb(finalModel,Xva,app.usePyX%验证集预测predict_fft_xgb(finalModel,Xte,app.usePy%测试集预测%基于验证残差估计误差尺度%计算双侧置信区间%保存最优预测用于动画app.meta.muF=muF;app.meta.sigF=sigF;%%==%预留评估指标结构%顶部图区显示验证曲线%直观观察拟合效果cla(app.axTop);plot(app.axhold(app.axTop,'on’);plot(app.axTop,YvaP,%底部图区显示测试曲线+区间%展示泛化效果cla(app.axBot);plot(app.axhold(app.axBot,'on');plot(app.%先画真实与预测x=1:numel(YteP);fill(app%绘制置信区间带hold(app.axBot,'off');legend(app.axBot,{’%完善图形元素%计算多指标并缓存%输出综合评估=1-sum(err_te.^2)/(sum((Yte-mean(YMAPE=mean(abs(err_te./(Yte+eps=quantile(err_te,0.95);ES=mean(err_te(err==struct('MSE',MSE,'R2',R2,'MAE’,MAE,'MAPE',MAPE,'MBS',ES);%将指标写入结构体app.msg.Text='状态：训练与评估完成，可绘制图集或导出结果%更新状态栏提示%训练流uialert(app.fig,ME.message,'训练失败%弹窗提示错误信息%%结束训练与评估回调%综合图%ifisempty(app.bestCoords)|%检查是否有可绘制结果'尚未产生预测结果’,'提示’);'尚未产生预测结果’,'提示’);%缺少结果时进行提示%读取测试预测=%从底部轴的第%保证长度一致%计算残差%%uigridlayout(fH,[2,3%采用2行3ax1=uiaxes(gl);ax1.Layout.Row=1;ax1.Layplot(ax1,ytrue,'-');hold(ax1,'on');plot(ax1,ypred,'-hold(ax1,'off');legend(ax1,{’'测试集对比’);ax2=uiaxes(gl);ax2.Layout.Row=2;ax2.Layout.Column=1;histogram(ax2,err,50);title(ax2,’残差直方图’);grid(ax2,'on');%第二行第一列显示残差直方图ax3=uiaxes(gl);ax3.Layout.Row=seg=100;L=ceil(numel(err)/seg)*ePad(1:numel(err))=abs(err);E=reshape(ePad,seg,[])’colorbar(ax3);title(ax3,'误差热图’);%第二列显示误差热图ax4=uiaxes(gl);ax4.Layout.Row=m=app.meta.metrics;vals=[m.MSEm.MAEm.MAPmax(0,m.ES)abs(m.MBE)];bar(ax4,set(ax4,'XTickLabel',{'MSE','MAE','MAPE','R2','VaRgrid(ax4,'on');title(ax4,'指标柱状图’);%第三列显示指标柱状%捕获异常%弹窗显示错误%%结束绘图回调%动画播if预测结果%提示需先训练y=app.bestCoord%准备动画数据cla(app.axBot);h=plot(app.axBot,grid(app.axBot,'on');xlim(anumel(y)]);%清空并初始化线对象ylim(app.axBot,[min(y)-std(y)max