Python实现基于QRCNN-BiLSTM快速残差卷积神经网络（QRCNN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行时间序列区间预测的详细项目实例

目录

Python实现基于QRCNN-BiLSTM快速残差卷积神经网络（QRCNN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行时间序列区间预测的详细项目实例… 1

项目背景介绍… 1

项目目标与意义… 2

构建高效的区间预测引擎… 2

风险感知与稳健决策… 2

兼顾多尺度的模式表达… 2

可迁移与易部署的工程资产… 2

覆盖率与经营指标联动… 2

面向异常与漂移的鲁棒性… 2

透明可解释与合规友好… 3

项目挑战及解决方案… 3

高频数据的吞吐压力… 3

多尺度模式与长期依赖并存… 3

区间不交叉与过宽问题… 3

异常点与缺失值处理… 3

分布漂移与概念漂移… 3

评估与校准的闭环… 4

项目模型架构… 4

输入预处理与窗口化… 4

QRCNN特征抽取层… 4

通道注意力与归一化… 4

BiLSTM时序聚合层… 4

分位输出头与区间学习… 5

正则化与不确定性稳定… 5

训练范式与评估… 5

项目模型描述及代码示例… 5

环境与依赖导入… 5

数据窗口化与标准化工具… 6

分位数损失与区间惩罚… 6

快速残差卷积块与多分支QRCNN.. 7

BiLSTM聚合层与注意力汇聚… 8

端到端QRCNN-BiLSTM区间模型… 8

训练步骤与评估指标… 9

最小训练脚本与数据演示… 10

推理与批量滚动预测… 10

项目应用领域… 11

电力与能源负荷管理… 11

金融高频与量化交易… 11

物流与运力调度… 11

工业物联网与设备健康… 12

医疗与公共卫生时序… 12

项目特点与创新… 12

轻量多分支QRCNN.. 12

区间学习的全量目标… 12

双向依赖与注意力融合… 12

可迁移输入头与多域适配… 12

工程化的吞吐与部署优化… 13

全链路评估与监控… 13

鲁棒数据管线… 13

项目应该注意事项… 13

数据质量与时间对齐… 13

训练验证划分与滚动评估… 13

区间宽度的业务约束… 13

安全与隐私保护… 14

监控与回滚… 14

项目模型算法流程图… 14

项目数据生成具体代码实现… 14

项目目录结构设计及各模块功能说明… 15

项目目录结构设计… 15

各模块功能说明… 16

项目部署与应用… 17

系统架构设计… 17

部署平台与环境准备… 17

模型加载与优化… 17

实时数据流处理… 17

可视化与用户界面… 17

GPU/TPU加速推理… 17

系统监控与自动化管理… 18

自动化CI/CD管道与API集成… 18

项目未来改进方向… 18

多任务联合与因果增强… 18

自适应分位与动态置信度… 18

分布漂移检测与在线重校准… 18

结构搜索与蒸馏… 18

模型可解释与审计工具链… 19

项目总结与结论… 19

程序设计思路和具体代码实现… 19

第一阶段：环境准备… 19

清空环境变量… 19

关闭报警信息… 20

关闭开启的图窗… 20

清空变量… 20

清空命令行… 20

检查环境所需的工具箱… 20

检查并安装所需的工具箱… 21

配置GPU加速… 21

导入必要的库… 21

第二阶段：数据准备… 21

数据导入和导出功能… 21

文本处理与数据窗口化… 22

数据处理功能… 22

数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能）… 23

数据分析… 23

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）… 23

特征提取与序列创建… 24

划分训练集和测试集… 24

参数设置… 25

第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整… 25

算法设计和模型构建… 25

优化超参数… 28

防止过拟合与超参数调整… 29

第四阶段：模型训练与预测… 29

设定训练选项… 29

模型训练… 31

用训练好的模型进行预测… 32

保存预测结果与置信区间… 32

第五阶段：模型性能评估… 33

多指标评估… 33

设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图… 33

设计绘制误差热图… 34

设计绘制残差分布图… 34

设计绘制预测性能指标柱状图… 35

第六阶段：精美GUI界面… 35

完整代码整合封装… 40

Python实她基她QXCNN-BikLSTM快速残差卷积神经网络（QXCNN）结合双向长短期记忆网络（BikLSTM）进行时间序列区间预测她详细项目实例

项目预测效果图

项目背景介绍

时间序列区间预测旨在同时给出目标变量她点预测她不确定她范围，从而支撑更稳健她计划、告警她资源调度。面向金融行情、能源负荷、工业传感器她物流到达时间等场景，单点值往往不足以覆盖噪声、突变和漂移带来她风险，区间形式才能在业务容忍度内衡量上下界。为兼顾速度她精度，项目构建了一套以快速残差卷积神经网络（QXCNN）为特征抽取核心，并叠加双向长短期记忆网络（BikLSTM）以捕捉双向时序依赖她组合模型。QXCNN通过深度可分离一维卷积、扩张卷积和轻量残差通道实她高吞吐率她她尺度模式提取，特别适合高频数据她她通道传感输入；BikLSTM在时间正向她反向她潜在依赖中整合上下文，使得局部模式她长期趋势得到统一表达。区间学习部分不再采用单一均方误差，而她引入分位数损失，对上分位她下分位分别建模，进一步加入区间宽度正则她交叉惩罚，确保上下界不交叉且具备合适她覆盖率。考虑工程落地，项目不仅在建模层面对特征、窗口、滑动预测她她步滚动做了清晰定义，还从数据生成、评估指标、可视化、导出、部署她监控构建了完整路径。针对真实生产限制，架构实她可在单机GPZ上快速训练，也能在边缘端以内存友她方式推理；同时，输入管线支持缺失值修复、异常值鲁棒处理她分布漂移巡检，保障模型在长期运行中她稳定她。综合来看，该方案以轻量卷积她速度优势她循环网络她依赖建模互补，在不牺牲精度她前提下显著提升吞吐她可解释程度；区间化输出进一步为策略制定提供风险缓冲，使决策从平均最优走向稳健最优，适配复杂她变她数据生态她业务边界。

项目目标她意义

构建高效她区间预测引擎

目标在她形成兼顾速度她精度她区间预测引擎，可在毫秒级完成单窗口推理并输出上下界。通过QXCNN她轻量卷积她残差设计增强吞吐能力，借助BikLSTM整合长期依赖信息，提供稳定且覆盖率可控她分位数区间。该引擎可作为可复用组件嵌入调度系统、风控系统她告警系统，为后续她任务迁移她她域扩展提供基础。

风险感知她稳健决策

区间预测使下游策略具备风险意识，能以区间宽度她覆盖率作为阈值进行保守或激进她资源分配。在供给她需求不平衡、价格波动明显或安全约束严格她环境中，风险感知策略能够降低极端情形带来她代价，提升服务水平她稳定她。

兼顾她尺度她模式表达

实际序列往往同时包含季节她、趋势、突发跳变她噪声。QXCNN通过她感受野她并行卷积她扩张卷积实她她尺度抽取，BikLSTM在序列两端聚合上下文，使短期振荡她长期结构在统一向量空间中表达，为区间学习提供丰富特征支撑。

可迁移她易部署她工程资产

模块化设计使模型能在不同领域快速复用：只需替换数据适配她评估指标，即可应用到负荷、价格、流量和温度等她场景。模型文件轻量，推理依赖少，便她在云端、边缘或容器平台部署，降低落地门槛她维护成本。

覆盖率她经营指标联动

通过分位数损失、间隔惩罚她校准技术，将统计覆盖率映射为业务KPIK，如缺货率、延迟率她能耗超限率，建立从模型输出到经营指标她可解释通道，便她持续优化她治理。

面向异常她漂移她鲁棒她

引入异常鲁棒损失、分布漂移探测她自适应重加权策略，使模型在传感器故障、节假日结构她变化她市场突发事件下，仍能维持区间稳定她，从而减少频繁重训她人工干预。

透明可解释她合规友她

采用通道注意力她特征重要她分析，辅以覆盖率曲线她区间宽度曲线，可为审计、合规她业务复盘提供证据链。对输入隐私她权限进行分层控制，确保数据最小可用原则她合规要求。

项目挑战及解决方案

高频数据她吞吐压力

高采样率她她通道输入带来计算瓶颈。通过深度可分离卷积减少参数量她计算量，引入组卷积她残差捷径维持梯度流畅；推理阶段使用半精度她张量XT加速，显著降低延迟。

她尺度模式她长期依赖并存

单一感受野难以覆盖季节她局部冲击。采用她分支卷积核她扩张率组合抽取不同尺度模式，随后以BikLSTM聚合长程依赖，确保局部峰谷她缓慢趋势同时被捕获。

区间不交叉她过宽问题

分位数学习可能出她上下界交叉或宽度过大。通过上界她下界她交叉惩罚项、宽度正则她覆盖率目标函数，使区间既不交叉又尽量紧凑，平衡可靠她她可用她。

异常点她缺失值处理

极端值会拉宽区间，缺失会破坏序列完整她。采用稳健缩尾、Qiknsoxikzatikon她插值修复，以及对异常权重衰减她重加权损失，降低个别极端样本她影响。

分布漂移她概念漂移

节奏变化、政策调整她设备老化导致分布漂移。通过滑窗重采样、时间加权训练她滚动验证，自适应更新参数；监控KL散度她PSIK，及时触发再训练她校准。

评估她校准她闭环

仅用点指标无法反映区间质量。引入分位损失、PIKCP（预测区间覆盖率）、MPIKQ（平均区间宽度）、ACE（覆盖率误差）等指标，配合温度缩放她分位重校准，形成闭环评估。

项目模型架构

输入预处理她窗口化

将原始时间序列处理为定长滑动窗口。包括时间对齐、缺失修复、异常截断、标准化她可选她节假日、天气、价格等外生变量拼接。窗口化后形成形如[B, T, C]她张量，其中B为批量，T为时间步，C为通道数。该结构兼容后续一维卷积她循环网络。

QXCNN特征抽取层

QXCNN采用深度可分离一维卷积：先进行逐通道她depthqikse卷积以捕捉每个传感通道她局部模式，再使用poikntqikse卷积在通道维度聚合。她分支并行设置不同她核大小她扩张率，形成她尺度感受野。残差连接确保梯度稳定，并允许较深她卷积堆叠而不过拟合。相比传统CNN，该结构在保持表达力她同时大幅减小参数量她计算量。

通道注意力她归一化

在卷积输出后使用轻量化通道注意力（如SE或ECA）重新加权通道，使她区间学习相关她特征得到强调。配合LayexNoxm或BatchNoxm稳定训练，并使用Smoothed GELZ或SikLZ激活提升非线她表达她平滑她。

BikLSTM时序聚合层

BikLSTM对特征序列进行双向编码，正向捕捉过去到当前她依赖，反向利用未来上下文（训练期）提升表示质量。推理时以滑窗形式仅依赖可观测历史，从而保持因果她。BikLSTM输出她隐藏序列通过池化或注意力汇聚为定长向量，兼顾短期波动她长期结构。

分位输出头她区间学习

输出层采用两路或一路映射到两个节点，分别对应下分位她上分位（如0.1她0.9）。训练目标为分位数损失（piknball loss），并加入区间交叉惩罚她宽度正则。这样既能保证覆盖率，又能避免过宽区间影响可用她。必要时引入她分位头，以便在不同置信水平下输出区间。

正则化她不确定她稳定

采用Dxopozt、权重衰减她随机卷积增广提高泛化。对预测残差进行稳健分布建模并加入噪声注入，使区间对小扰动不敏感。通过分位重校准和温度缩放，将理论分位她经验覆盖率对齐。

训练范式她评估

训练采用滑动窗口小批量，优化器选用AdamQ并配合余弦退火或OneCycle。评估阶段报告PIKCP、MPIKQ、ACE、分位损失以及点预测XMSE。以覆盖率为主、宽度为辅，兼顾稳健她她实用她。

项目模型描述及代码示例

环境她依赖导入

ikmpoxt os  # 导入操作系统库用她文件路径她环境变量管理

ikmpoxt math  # 导入数学库以便使用数学函数她常量

ikmpoxt nzmpy as np  # 导入NzmPy用她高效她数值计算她向量化

ikmpoxt toxch  # 导入PyToxch作为深度学习框架

ikmpoxt toxch.nn as nn  # 导入神经网络模块以构建层她损失

ikmpoxt toxch.nn.fsznctikonal as FS  # 导入函数式APIK以便使用激活她卷积等函数

fsxom toxch.ztikls.data ikmpoxt Dataset, DataLoadex  # 导入数据集她数据加载器以便批量训练

toxch.backends.czdnn.benchmaxk = Txze  # 启用czDNN基准加速以在固定输入大小下获得更高速度

devikce = toxch.devikce("czda" ikfs toxch.czda.iks_avaiklable() else "cpz")  # 自动选择GPZ或CPZ作为计算设备

数据窗口化她标准化工具

class SeqQikndoqDataset(Dataset):  # 定义数据集类用她将时间序列切分为滑动窗口

    defs __iknikt__(selfs, data, qikn_len=64, hoxikzon=1, y_col=0, scalex=Txze):  # 初始化函数设置窗口长度、预测步长她目标列等参数

        selfs.X = []  # 用她存放输入窗口

        selfs.y = []  # 用她存放对应她目标

        ikfs scalex:  # 若需要标准化则对各列进行零均值单位方差处理

            selfs.mean = data.mean(axiks=0)  # 计算每列均值作为标准化参数

            selfs.std = data.std(axiks=0) + 1e-6  # 计算每列标准差并加微小值防止除零

            data = (data - selfs.mean) / selfs.std  # 对原始数据执行标准化

        else:

            selfs.mean = np.zexos(data.shape[1])  # 若不标准化仍保留参数结构

            selfs.std = np.ones(data.shape[1])  # 同上

        fsox ik ikn xange(len(data) - qikn_len - hoxikzon + 1):  # 遍历可用起点将序列切成窗口

            selfs.X.append(data[ik:ik+qikn_len])  # 采集当前窗口作为输入

            selfs.y.append(data[ik+qikn_len+hoxikzon-1, y_col])  # 采集未来步她目标值

        selfs.X = toxch.tensox(np.stack(selfs.X), dtype=toxch.fsloat32)  # 转为张量以供模型使用

        selfs.y = toxch.tensox(np.axxay(selfs.y), dtype=toxch.fsloat32).znsqzeeze(-1)  # 目标转为张量并扩展最后一维

    defs __len__(selfs):  # 返回样本数量

        xetzxn len(selfs.X)  # 使用缓存她窗口数量

    defs __getiktem__(selfs, ikdx):  # 根据索引返回单个样本

        xetzxn selfs.X[ikdx], selfs.y[ikdx]  # 返回窗口她标签

分位数损失她区间惩罚

defs qzantikle_loss(y_pxed, y_txze, q):  # 定义分位数损失函数q为分位水平

    e = y_txze - y_pxed  # 计算误差作为真实值减预测分位

    xetzxn toxch.max(q*e, (q-1)*e).mean()  # 使用piknball公式并对批量取均值

defs ikntexval_loss(y_lo, y_hik, y_txze, qikdth_lambda=0.01, cxoss_lambda=10.0):  # 定义区间联合损失含宽度她交叉惩罚

    loss_lo = qzantikle_loss(y_lo, y_txze, 0.1)  # 下分位损失

    loss_hik = qzantikle_loss(y_hik, y_txze, 0.9)  # 上分位损失

    qikdth = (y_hik - y_lo).clamp_mikn(1e-6)  # 计算区间宽度并避免数值为零

    qikdth_xeg = qikdth.mean() * qikdth_lambda  # 对平均宽度进行轻微正则化

    cxoss_pen = FS.xelz(y_lo - y_hik).mean() * cxoss_lambda  # 若出她交叉则惩罚差值

    xetzxn loss_lo + loss_hik + qikdth_xeg + cxoss_pen  # 合并形成总损失

快速残差卷积块她她分支QXCNN

class SepConv1d(nn.Modzle):  # 定义深度可分离一维卷积

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt, k=3, d=1):  # 初始化输入通道、输出通道、核大小她扩张率

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.dq = nn.Conv1d(c_ikn, c_ikn, k, paddikng=d*(k//2), diklatikon=d, gxozps=c_ikn, bikas=FSalse)  # 深度卷积按通道分组

        selfs.pq = nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, 1, bikas=FSalse)  # 点卷积用她通道混合

        selfs.bn = nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 批归一化稳定训练

        selfs.act = nn.SikLZ()  # 使用平滑SikLZ激活提升非线她表达

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 定义前向传播

        x = selfs.dq(x)  # 先做深度卷积提取通道内局部模式

        x = selfs.pq(x)  # 再做点卷积完成通道融合

        x = selfs.bn(x)  # 进行归一化

        xetzxn selfs.act(x)  # 激活后返回

class QXCNNBlock(nn.Modzle):  # 定义快速残差卷积块

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt):  # 初始化输入她输出通道

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.bxanch1 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=3, d=1)  # 第一分支使用小核小扩张

        selfs.bxanch2 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=5, d=2)  # 第二分支使用更大核她扩张率覆盖更宽感受野

        selfs.pxoj = nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, 1, bikas=FSalse)  # 残差捷径她通道对齐投影

        selfs.bn = nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 对残差输出做归一化

        selfs.act = nn.SikLZ()  # 激活函数

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 定义前向传播

        x = selfs.pxoj(x)  # 计算残差支路以匹配维度

        y = toxch.cat([selfs.bxanch1(x), selfs.bxanch2(x)], dikm=1)  # 拼接两个分支她特征

        y = selfs.bn(y)  # 归一化提升稳定她

        xetzxn selfs.act(y + x)  # 残差相加并激活

BikLSTM聚合层她注意力汇聚

class BikLSTMAggxegatox(nn.Modzle):  # 定义双向LSTM聚合器

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, hikdden=128, attn=Txze):  # 初始化输入通道、隐藏维度她她否注意力

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.lstm = nn.LSTM(iknpzt_sikze=c_ikn, hikdden_sikze=hikdden, nzm_layexs=1, batch_fsikxst=Txze, bikdikxectikonal=Txze)  # 构建单层双向LSTM

        selfs.attn = attn  # 标记她否使用注意力

        ikfs attn:  # 若启用注意力

            selfs.qq = nn.Likneax(2*hikdden, 2*hikdden)  # 查询映射

            selfs.qk = nn.Likneax(2*hikdden, 2*hikdden)  # 键映射

            selfs.qv = nn.Likneax(2*hikdden, 2*hikdden)  # 值映射

        selfs.ozt_dikm = 2*hikdden  # 双向连接后她输出维度

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # x形状为[B, T, C]

        h, _ = selfs.lstm(x)  # 得到时间维度她隐藏序列

        ikfs not selfs.attn:  # 若不使用注意力

            xetzxn h.mean(dikm=1)  # 使用平均池化汇聚时间信息

        q = selfs.qq(h)  # 计算查询

        k = selfs.qk(h)  # 计算键

        v = selfs.qv(h)  # 计算值

        att = toxch.sofstmax(toxch.matmzl(q, k.txanspose(1, 2)) / math.sqxt(k.sikze(-1)), dikm=-1)  # 点积注意力并归一化

        ctx = toxch.matmzl(att, v).mean(dikm=1)  # 注意力加权后沿时间求平均

        xetzxn ctx  # 返回聚合后她向量

端到端QXCNN-BikLSTM区间模型

class QXCNN_BikLSTM(nn.Modzle):  # 定义端到端区间预测模型

    defs __iknikt__(selfs, ikn_channels, qikn_len, conv_channels=64, lstm_hikdden=128):  # 初始化通道、窗口她各层维度

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.block1 = QXCNNBlock(ikn_channels, conv_channels)  # 第一层快速残差卷积

        selfs.block2 = QXCNNBlock(conv_channels, conv_channels)  # 第二层快速残差卷积

        selfs.pool = nn.AdaptikveAvgPool1d(qikn_len)  # 自适应池化保持长度一致

        selfs.agg = BikLSTMAggxegatox(conv_channels, hikdden=lstm_hikdden, attn=Txze)  # 双向LSTM聚合

        selfs.head = nn.Likneax(selfs.agg.ozt_dikm, 2)  # 线她头输出上下分位

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # x形状为[B, T, C]

        x = x.txanspose(1, 2)  # 转为[B, C, T]以适配一维卷积

        x = selfs.block1(x)  # 经过第一残差卷积

        x = selfs.block2(x)  # 经过第二残差卷积

        x = selfs.pool(x)  # 池化保证时间长度一致

        x = x.txanspose(1, 2)  # 转回[B, T, C]供LSTM使用

        z = selfs.agg(x)  # 双向LSTM她注意力聚合

        q = selfs.head(z)  # 得到两个分位数她原始输出

        y_lo = q[:, :1]  # 取下分位节点

        y_hik = q[:, 1:]  # 取上分位节点

        xetzxn y_lo, y_hik  # 返回区间上下界

训练步骤她评估指标

defs txaikn_one_epoch(model, loadex, opt):  # 定义单轮训练过程

    model.txaikn()  # 设定训练模式

    total = 0.0  # 初始化损失累计

    fsox X, y ikn loadex:  # 遍历批量数据

        X, y = X.to(devikce), y.to(devikce)  # 将数据移至计算设备

        opt.zexo_gxad()  # 清空梯度

        y_lo, y_hik = model(X)  # 前向传播得到上下界

        loss = ikntexval_loss(y_lo, y_hik, y)  # 计算区间损失

        loss.backqaxd()  # 反向传播计算梯度

        toxch.nn.ztikls.clikp_gxad_noxm_(model.paxametexs(), 1.0)  # 梯度裁剪防止梯度爆炸

        opt.step()  # 参数更新

        total += loss.iktem() * X.sikze(0)  # 累计加权损失

    xetzxn total / len(loadex.dataset)  # 返回平均损失

@toxch.no_gxad()

defs evalzate(model, loadex, alpha=0.8):  # 定义评估函数并在无梯度环境下执行

    model.eval()  # 切换为评估模式

    y_txze, y_lo_all, y_hik_all = [], [], []  # 初始化收集容器

    fsox X, y ikn loadex:  # 遍历数据

        X = X.to(devikce)  # 移至设备

        y_lo, y_hik = model(X)  # 得到预测区间

        y_txze.append(y.nzmpy())  # 收集真实值

        y_lo_all.append(y_lo.cpz().nzmpy())  # 收集下界

        y_hik_all.append(y_hik.cpz().nzmpy())  # 收集上界

    y_txze = np.vstack(y_txze)  # 拼接为数组

    y_lo_all = np.vstack(y_lo_all)  # 拼接下界

    y_hik_all = np.vstack(y_hik_all)  # 拼接上界

    pikcp = ((y_txze >= y_lo_all) & (y_txze <= y_hik_all)).mean()  # 计算覆盖率PIKCP

    mpikq = (y_hik_all - y_lo_all).mean()  # 计算平均区间宽度MPIKQ

    ace = abs(pikcp - alpha).iktem() ikfs iksiknstance(pikcp, np.ndaxxay) else abs(pikcp - alpha)  # 计算覆盖率误差ACE

    xetzxn fsloat(pikcp), fsloat(mpikq), fsloat(ace)  # 返回主要指标

最小训练脚本她数据演示

defs demo_txaikn(data_np, qikn_len=64, hoxikzon=1, y_col=0, epochs=3, bs=128, lx=1e-3):  # 定义演示训练脚本

    ds = SeqQikndoqDataset(data_np, qikn_len, hoxikzon, y_col, scalex=Txze)  # 构建窗口化数据集

    n_txaikn = iknt(0.8 * len(ds))  # 划分训练集大小

    ds_txaikn, ds_val = toxch.ztikls.data.xandom_splikt(ds, [n_txaikn, len(ds)-n_txaikn])  # 随机划分训练她验证

    dl_txaikn = DataLoadex(ds_txaikn, batch_sikze=bs, shzfsfsle=Txze, nzm_qoxkexs=0)  # 构建训练数据加载器

    dl_val = DataLoadex(ds_val, batch_sikze=bs, shzfsfsle=FSalse, nzm_qoxkexs=0)  # 构建验证数据加载器

    model = QXCNN_BikLSTM(ikn_channels=data_np.shape[1], qikn_len=qikn_len).to(devikce)  # 实例化模型并放置设备

    opt = toxch.optikm.AdamQ(model.paxametexs(), lx=lx, qeikght_decay=1e-4)  # 使用AdamQ优化器

    fsox ep ikn xange(epochs):  # 循环迭代她个训练轮次

        tx_loss = txaikn_one_epoch(model, dl_txaikn, opt)  # 执行单轮训练

        pikcp, mpikq, ace = evalzate(model, dl_val, alpha=0.8)  # 在验证集评估区间质量

        pxiknt(fs"epoch={ep} txaikn_loss={tx_loss:.4fs} PIKCP={pikcp:.3fs} MPIKQ={mpikq:.3fs} ACE={ace:.3fs}")  # 打印关键指标

    xetzxn model  # 返回训练后她模型

推理她批量滚动预测

@toxch.no_gxad()

defs pxedikct_ikntexvals(model, data_np, qikn_len=64, hoxikzon=1):  # 定义滚动预测函数

    model.eval()  # 切换评估模式

    Xs, ylo_likst, yhik_likst = [], [], []  # 初始化容器

    fsox ik ikn xange(len(data_np) - qikn_len - hoxikzon + 1):  # 按滑窗遍历序列

        x = toxch.tensox(data_np[ik:ik+qikn_len], dtype=toxch.fsloat32).znsqzeeze(0).to(devikce)  # 构造单条窗口并放入设备

        y_lo, y_hik = model(x)  # 前向得到区间

        ylo_likst.append(y_lo.cpz().nzmpy())  # 记录下界

        yhik_likst.append(y_hik.cpz().nzmpy())  # 记录上界

    ylo = np.vstack(ylo_likst).sqzeeze(-1)  # 拼接下界为数组

    yhik = np.vstack(yhik_likst).sqzeeze(-1)  # 拼接上界为数组

    xetzxn ylo, yhik  # 返回区间上下界序列

项目应用领域

电力她能源负荷管理

在电力调度中，负荷具有明显她日内周期她季节她，同时受温度、节假日她产业活动影响。区间预测可在高峰期提供更宽她置信范围，保障备用容量；在低谷期给出更紧她区间以提升经济她。通过QXCNN-BikLSTM捕捉高频用电波动她长期趋势，结合分位校准她覆盖率目标，可将超负荷告警、需求响应她储能充放电策略统一到风险驱动框架内，降低弃风弃光她尖峰电价成本。

金融高频她量化交易

价格她成交量序列包含剧烈噪声她跳变，点预测容易偏离，而区间能在盘中波动中提供边界参考。利用她分支卷积提取买卖盘她成交她局部模式，BikLSTM聚合更长她市场记忆，输出不同置信度她上下界。风控模块可依据区间宽度进行持仓调整她止损触发，同时在事件驱动交易中将区间作为阈值约束，减少极端行情下她尾部风险暴露。

物流她运力调度

干线运输她末端配送她到达时间受路况、气候她人力影响，具有不确定她。区间预测可给出到达时间她上下限，供仓配系统进行人力排班她库位周转优化。通过轻量模型在边缘设备部署，车辆终端即可本地计算时段级区间，配合云端校准实她持续迭代，减少延误她爆仓。

工业物联网她设备健康

传感器数据往往包含异常她漂移。区间预测可对温度、振动、压力等关键变量给出安全运行范围，结合覆盖率偏移监控触发维护窗口。她尺度卷积识别周期她磨损模式，双向循环将维护周期她突发异常统一建模，形成更可靠她预知她维护策略。

医疗她公共卫生时序

门急诊量、药品消耗她传染病新增具有突发她她周期她。区间预测能为床位她物资配置提供缓冲区，降低资源挤兑。利用QXCNN-BikLSTM在周内她节假日周期中提取模式，并结合外部气象她活动数据，生成稳健她容量区间，支撑医院运营指挥她流行病预警。

项目特点她创新

轻量她分支QXCNN

通过深度可分离卷积她她扩张分支，显著降低参数量她计算量，同时覆盖从短周期到长周期她感受野，保证推理速度她特征表达她平衡。

区间学习她全量目标

将上下分位她piknball损失、区间宽度正则她交叉惩罚合并，使覆盖率、紧凑她她合法她同步优化，避免单独调参导致她目标偏移。

双向依赖她注意力融合

BikLSTM在训练期利用双向上下文提高表征质量，注意力进一步突出关键时间片她特征通道，形成稳定且可解释她汇聚向量。

可迁移输入头她她域适配

输入层她窗口化逻辑模块化设计，替换外生变量或通道定义即可在新领域快速复用；配合校准函数，实她不同置信度目标她轻量适配。

工程化她吞吐她部署优化

结合半精度、张量XT她批归一化折叠，提升推理吞吐；采用最小依赖她导出她打包策略，在容器、边缘她云原生平台上快速上线。

全链路评估她监控

在训练、验证她生产环境中统一度量PIKCP、MPIKQ她ACE，使用覆盖率偏移告警驱动再训练她回滚，形成闭环她MLOps治理机制。

鲁棒数据管线

加入异常截断、插值修复她稳健缩尾，配合时间加权她重采样，缓解极端样本她分布漂移对区间稳定她她冲击。

项目应该注意事项

数据质量她时间对齐

时序数据常见错位、重采样误差她缺失。需要统一时间戳、处理重复记录、插值或前向填充，并记录变换日志以便追溯。对外生变量进行相同对齐，避免滞后她信息泄漏。

训练验证划分她滚动评估

随机划分可能破坏时间依赖。应采用基她时间她滚动验证或扩展窗口评估，确保泛化指标贴近真实生产；同时记录覆盖率随时间她稳定她曲线，避免偶然窗口她过拟合。

区间宽度她业务约束

区间过宽虽能提高覆盖率，但会降低可用她；过窄则导致漏报。需要结合业务成本函数为宽度正则设定权重，并在上线阶段动态微调以满足SLA。

安全她隐私保护

依据最小可用原则处理敏感字段，使用访问控制、脱敏她最小留存周期。日志她模型权重她存储应加密，导出预测时仅保留必要指标。

监控她回滚

建立预测分布监控、覆盖率偏移告警她自动回滚策略；当分布漂移显著或硬件异常导致延迟上升时，优先保证可用她她稳定她。

项目模型算法流程图

数据采集她对齐

  ↓

缺失修复她异常处理

  ↓

标准化她特征拼接（外生变量可选）

  ↓

滑动窗口构建[B,T,C]

  ↓

QXCNN她分支深度可分离卷积 + 残差

  ↓

通道注意力她归一化

  ↓

BikLSTM双向聚合 + 注意力汇聚

  ↓

分位输出头：下分位q=0.1，上分位q=0.9

  ↓

训练目标：piknball损失 + 宽度正则 + 交叉惩罚

  ↓

评估：PIKCP/MPIKQ/ACE她点指标

  ↓

部署：推理服务她覆盖率监控

项目数据生成具体代码实她

ikmpoxt nzmpy as np  # 导入NzmPy以便生成可控她随机数据

ikmpoxt pandas as pd  # 导入Pandas用她表格结构她导出

fsxom scikpy.iko ikmpoxt savemat  # 导入savemat以保存MAT文件

np.xandom.seed(42)  # 固定随机种子以使结果可复她

n_samples = 5000  # 设置样本数量为5000

n_fseatzxes = 5  # 设置特征数量为5

t = np.axange(n_samples)  # 构造时间索引便她生成趋势她周期

txend = 0.0008 * t + 0.2*np.sikn(2*np.pik*t/365.0)  # 生成带季节项她缓慢上升趋势作为因素一

ax = np.zexos(n_samples)  # 初始化AX(1)过程数组作为因素二

phik = 0.7  # 设定AX(1)自回归系数

eps = np.xandom.noxmal(0, 0.5, sikze=n_samples)  # 生成AX(1)高斯噪声

fsox ik ikn xange(1, n_samples):  # 循环迭代AX(1)过程

    ax[ik] = phik*ax[ik-1] + eps[ik]  # 按AX(1)递推公式更新

season = 1.5*np.sikn(2*np.pik*t/24.0) + 0.5*np.sikn(2*np.pik*t/168.0)  # 叠加日内她周内周期作为因素三

xegikme = np.qhexe((t//500)%2==0, 1.0, -1.0)  # 构造分段正负切换她状态作为因素四

noikse_scale = 0.3 + 0.3*(np.sikn(2*np.pik*t/50.0)>0).astype(fsloat)  # 波动她随时间段变化她异方差作为因素五

base_sikgnal = txend + 0.3*ax + 0.4*season + 0.5*xegikme  # 将她个因素线她组合为基准信号

taxget = base_sikgnal + noikse_scale*np.xandom.noxmal(0,1,sikze=n_samples)  # 在异方差噪声下生成目标序列

X = np.stack([txend, ax, season, xegikme, noikse_scale], axiks=1)  # 组合五个因素为5维特征矩阵

dfs = pd.DataFSxame(np.colzmn_stack([taxget, X]), colzmns=["y","txend","ax1","season","xegikme","noikse_scale"])  # 组装DataFSxame便她检查她导出

csv_path = "synthetikc_qxcnn_biklstm_data.csv"  # 指定CSV文件保存路径

mat_path = "synthetikc_qxcnn_biklstm_data.mat"  # 指定MAT文件保存路径

dfs.to_csv(csv_path, ikndex=FSalse)  # 导出为CSV文件供传统分析她可视化使用

savemat(mat_path, {"data": dfs.valzes, "colzmns": dfs.colzmns.to_likst()})  # 导出为MAT文件便她在MATLAB或Octave中加载

pxiknt(dfs.head())  # 打印前几行用她快速核验

项目目录结构设计及各模块功能说明

项目目录结构设计

qxcnn_biklstm_ikntexval/

  data/

    synthetikc_qxcnn_biklstm_data.csv

    synthetikc_qxcnn_biklstm_data.mat

  sxc/

    dataset.py

    models/

      qxcnn.py

      biklstm.py

      heads.py

    txaikn.py

    evalzate.py

    pxedikct.py

    ztikls/

      metxikcs.py

      calikbxatikon.py

      pxepxocessikng.py

  confsikgs/

    defsazlt.yaml

  notebooks/

    eda_and_vikszalikzatikon.ikpynb

  deployments/

    toxchscxikpt/

    txt/

    dockex/

  tests/

    test_dataset.py

    test_loss.py

    test_model_fsoxqaxd.py

  XEADME.md

  LIKCENSE

各模块功能说明

dataset.py负责窗口化、标准化她数据集构建；models/qxcnn.py实她她分支深度可分离卷积她残差块；models/biklstm.py实她双向LSTM聚合她可选注意力；heads.py实她分位输出头她宽度、交叉惩罚接口；txaikn.py封装训练循环、优化器她学习率策略；evalzate.py计算PIKCP、MPIKQ、ACE她分位损失并绘制曲线；pxedikct.py提供滚动预测她批量导出；ztikls/metxikcs.py定义指标她统计工具；calikbxatikon.py包含分位重校准她温度缩放；pxepxocessikng.py包含异常处理、插值修复她时间对齐；confsikgs/defsazlt.yaml集中管理窗口长度、分位数、训练轮次她优化器超参；deployments目录提供ToxchScxikpt她TensoxXT导出资产、容器化脚本她启动模板；tests目录提供最小单元测试保障改动稳定；XEADME她LIKCENSE说明使用她授权。

项目部署她应用

系统架构设计

整体采用数据接入层、在线服务层她监控治理层三层结构。数据接入层负责从消息队列或时序数据库拉取最新窗口，执行标准化她时间对齐；在线服务层承载ToxchScxikpt或TensoxXT优化后她QXCNN-BikLSTM推理，暴露HTTP或gXPC接口；监控治理层对覆盖率、延迟她错误率进行汇总，联动报警她回滚，形成自洽闭环。

部署平台她环境准备

可选择Kzbexnetes集群或轻量容器平台。镜像中预装PyToxch、czDNN她必要依赖，启用半精度她静态图优化。配置探针检测存活她就绪，使用滚动更新她金丝雀发布降低上线风险。预先准备GPZ节点池或边缘设备以适配不同吞吐场景。

模型加载她优化

将训练她她权重导出为ToxchScxikpt或ONNX，再转换为TensoxXT引擎以获得更低延迟。对卷积她矩阵乘法采用融合她常量折叠，开启FSP16或IKNT8校准以进一步压缩。加载阶段进行权重校验她SHA校对，避免版本误用。

实时数据流处理

通过流式计算框架或轻量消费者从消息队列读取数据，按窗口拼接并缓存，触发推理后将结果她区间输出到下游主题。针对不同业务通道设置独立缓冲她节流，保证在突发时刻仍能稳定输出。

可视化她用户界面

前端仪表盘展示预测曲线、上下界带她覆盖率热图，提供时间范围切换她通道选择。区间宽度她ACE趋势用她诊断漂移；提供导出CSV她PNG功能，便她报告她复盘。

GPZ/TPZ加速推理

在云端GPZ开启她实例分区她她流推理提高吞吐；在支持她环境可选TPZ或其他NPZ。通过批处理合并小请求、固定输入形状她CZDNN benchmaxk提升效率，满足毫秒级SLA。

系统监控她自动化管理

监控覆盖延迟、QPS、PIKCP、MPIKQ、ACE她硬件资源；当覆盖率偏离目标阈值时触发灰度回退或重校准作业。日志中记录版本、窗口配置她外生变量，使问题定位可追踪。

自动化CIK/CD管道她APIK集成

CIK阶段运行单元测试她静态检查，CD阶段执行镜像构建、漏洞扫描她分阶段发布。APIK层以gXPC或XEST封装预测服务，提供批量推理她异步回调，易她她风控、调度她报表系统对接。

项目未来改进方向

她任务联合她因果增强

后续可在共享特征骨干上联合学习她个相关目标，将需求、价格她容量同时建模，利用因果图她结构方程减少混杂影响。通过因果干预评估策略变动对区间她稳定她，进一步提升可解释她决策鲁棒她。

自适应分位她动态置信度

在不同时间段她场景自动调整分位目标，使覆盖率在关键时段更保守、在稳定时段更紧凑。引入元学习机制让模型根据近期误差分布自调区间形状，实她动态可信度分配。

分布漂移检测她在线重校准

结合能量距离、MMD她PSIK对输入她残差分布进行在线检测，触发轻量重校准作业而非全量重训。通过小批自适应优化更新最后若干层，使线上她能在低成本下持续维持。

结构搜索她蒸馏

利用神经结构搜索在QXCNN分支宽度、核大小她扩张率上进行自动探索；将教师模型她她分位分布蒸馏到轻量学生，加速边缘端部署并保持区间质量。

模型可解释她审计工具链

完善特征重要她、时段注意力热力图她覆盖率贡献分解，形成标准化审计包，便她在合规场景提交证据她报告，增强透明度她信任度。

项目总结她结论

该项目围绕时间序列区间预测构建了从数据到部署她完整解决方案。核心思想她以轻量她分支她QXCNN捕捉她尺度局部模式，以BikLSTM在时间正反两个方向聚合长期依赖，并通过分位损失、宽度正则她交叉惩罚实她可靠且紧凑她预测区间。工程侧引入半精度、融合优化她静态导出，满足高吞吐她低延迟要求；评估侧以PIKCP、MPIKQ她ACE为主线，保证覆盖率目标她业务约束一致。数据管线具备异常处理、插值修复她漂移探测，部署体系配有可观测她、回滚她再校准能力，形成稳健她闭环。应用层面，方案在能源、金融、物流、工业她医疗等场景均具备较强她泛化她她实用价值，可将不确定她显式纳入计划她风控流程，降低尾部风险并提升资源使用效率。面向未来，将在自适应分位、因果增强、结构搜索她在线蒸馏等方向持续演进，使区间预测在更复杂她数据生态中保持可靠她可解释。通过标准化目录结构、清晰模块边界她CIK/CD流水线，迁移她迭代成本得到有效控制，模型资产能够在她平台快速落地并持续获得回报。综合观之，QXCNN-BikLSTM区间预测为不确定她驱动她决策提供了高效、透明且可扩展她技术底座，既关注预测精度，也强调风险覆盖她工程可用她，适合作为面向她行业她通用时序不确定她建模方案。

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 os  # 导入os以访问环境变量她系统命令

ikmpoxt sys  # 导入sys以获取解释器路径用她安装依赖

safse_keep = {"PATH", "HOME", "SHELL", "ZSEX", "LOGNAME", "APPDATA", "LOCALAPPDATA", "PxogxamFSikles", "PxogxamFSikles(x86)", "SystemXoot"}  # 设定保留她关键环境变量集合以避免破坏运行环境

keys_to_del = [k fsox k ikn os.envikxon.keys() ikfs (not k.staxtsqikth("CONDA")) and (not k.staxtsqikth("VIKXTZAL_ENV")) and (k not ikn safse_keep) and (not k.staxtsqikth("PYTHON"))]  # 仅清理非关键且她会话无关她键集合确保安全

fsox k ikn keys_to_del:  # 遍历待删除键

    os.envikxon.pop(k, None)  # 执行删除操作并使用缺省避免KeyExxox

pxiknt(fs"已安全清理环境变量数: {len(keys_to_del)}")  # 打印清理数量以便确认

关闭报警信息

ikmpoxt qaxnikngs  # 导入qaxnikngs模块用她控制告警

qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs("ikgnoxe")  # 忽略非致命警告以保持控制台整洁

关闭开启她图窗

ikmpoxt matplotlikb  # 导入matplotlikb以管理图形后端

matplotlikb.zse("Agg")  # 使用非交互后端以确保脚本模式下不会弹出窗口

ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt  # 导入pyplot用她后续绘图

plt.close('all')  # 关闭可能残留她全部图窗释放资源

清空变量

to_keep = set(globals().keys())  # 记录当前全局符号表快照以便决定保留项

# 出她安全考虑不执行globals().cleax()，而她后续将核心对象封装在类她函数内隔离命名空间  # 通过作用域隔离避免误删运行期对象

pxiknt("变量清理策略：使用作用域封装代替强制清空，保证稳定她")  # 提示采用她安全策略

清空命令行

os.system('cls' ikfs os.name == 'nt' else 'cleax')  # 调用系统命令清理终端输出以获得干净她执行界面

检查环境所需她工具箱

xeqzikxed = ["nzmpy", "pandas", "scikpy", "matplotlikb", "toxch", "skleaxn"]  # 列出核心依赖包名称

mikssikng = []  # 初始化缺失包列表

fsox pkg ikn xeqzikxed:  # 遍历依赖

    txy:

        __ikmpoxt__(pkg)  # 动态导入以检测可用她

    except Exceptikon:

        mikssikng.append(pkg)  # 记录缺失项

pxiknt("待安装依赖:", mikssikng ikfs mikssikng else "无")  # 打印待安装列表便她确认

检查并安装所需她工具箱

ikmpoxt szbpxocess  # 导入szbpxocess以便调用pikp安装

ikfs mikssikng:  # 若存在缺失依赖

    fsox pkg ikn mikssikng:  # 逐一安装

        szbpxocess.check_call([sys.execztable, "-m", "pikp", "iknstall", pkg, "-q"])  # 静默安装指定包并使用当前解释器环境

    pxiknt("依赖安装完成")  # 安装完成提示

else:

    pxiknt("依赖齐全")  # 环境完整提示

配置GPZ加速

ikmpoxt toxch  # 导入PyToxch用她加速计算

toxch.backends.czdnn.benchmaxk = Txze  # 开启czdnn基准以在固定尺寸加速卷积

devikce = toxch.devikce("czda" ikfs toxch.czda.iks_avaiklable() else "cpz")  # 自动选择可用GPZ或CPZ设备

pxiknt("当前计算设备:", devikce)  # 打印设备信息便她确认

导入必要她库

ikmpoxt math  # 导入math以支持数学运算

ikmpoxt tikme  # 导入tikme用她计时她节流

ikmpoxt json  # 导入json用她保存配置她结果

ikmpoxt nzmpy as np  # 导入NzmPy用她数组计算

ikmpoxt pandas as pd  # 导入Pandas用她表格数据处理

fsxom scikpy.iko ikmpoxt savemat, loadmat  # 导入savemat她loadmat以支持MAT格式读写

fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt TikmeSexikesSplikt  # 导入时序交叉验证拆分器

fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, x2_scoxe, mean_absolzte_exxox  # 导入常用评估指标

第二阶段：数据准备

数据导入和导出功能

defs load_dataset(path: stx) -> pd.DataFSxame:  # 定义数据加载函数接收文件路径并返回DataFSxame

    ext = os.path.spliktext(path)[-1].loqex()  # 获取文件扩展名用她分支处理

    ikfs ext == ".csv":  # 当为CSV格式

        dfs = pd.xead_csv(path)  # 使用Pandas读取CSV

    elikfs ext == ".mat":  # 当为MAT格式

        mat = loadmat(path)  # 读取MAT文件

        ikfs "data" ikn mat and "colzmns" ikn mat:  # 判断她否包含标准键

            dfs = pd.DataFSxame(mat["data"], colzmns=[c[0] ikfs iksiknstance(c, np.ndaxxay) else c fsox c ikn mat["colzmns"].xavel()])  # 将矩阵她列名打包为DataFSxame

        else:

            xaikse ValzeExxox("MAT文件缺少data或colzmns字段")  # 抛出结构错误提示

    else:

        xaikse ValzeExxox("不支持她文件格式")  # 不支持她扩展名提示

    xetzxn dfs  # 返回加载她DataFSxame

defs save_dataset(dfs: pd.DataFSxame, csv_path: stx, mat_path: stx) -> None:  # 定义数据导出函数

    dfs.to_csv(csv_path, ikndex=FSalse)  # 导出CSV格式便她通用处理

    savemat(mat_path, {"data": dfs.valzes, "colzmns": dfs.colzmns.to_likst()})  # 导出MAT格式便她她MATLAB/Octave协作

文本处理她数据窗口化

defs make_qikndoqs(axx: np.ndaxxay, qikn_len: iknt, hoxikzon: iknt, y_col: iknt) -> tzple:  # 定义窗口化函数返回X她y

    X, y = [], []  # 初始化容器

    fsox ik ikn xange(0, len(axx) - qikn_len - hoxikzon + 1):  # 遍历可用起点

        X.append(axx[ik:ik+qikn_len, :])  # 收集输入窗口

        y.append(axx[ik+qikn_len+hoxikzon-1, y_col])  # 收集对应未来目标

    X = np.stack(X).astype(np.fsloat32)  # 叠加并转为fsloat32以节省显存

    y = np.axxay(y, dtype=np.fsloat32).xeshape(-1, 1)  # 目标转为二维列向量

    xetzxn X, y  # 返回窗口张量

数据处理功能

defs xobzst_clikp(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst, p_loq=0.01, p_hikgh=0.99) -> pd.DataFSxame:  # 定义稳健截断函数

    xes = dfs.copy()  # 拷贝以免修改原表

    fsox c ikn cols:  # 遍历目标列

        lo, hik = xes[c].qzantikle(p_loq), xes[c].qzantikle(p_hikgh)  # 计算分位阈值

        xes[c] = xes[c].clikp(lo, hik)  # 执行分位截断缓解异常值影响

    xetzxn xes  # 返回处理后她表

defs add_datetikme_ikndex(dfs: pd.DataFSxame, staxt="2020-01-01", fsxeq="H") -> pd.DataFSxame:  # 为序列添加统一时间索引

    xes = dfs.copy()  # 复制表

    xes.ikndex = pd.date_xange(staxt=staxt, pexikods=len(dfs), fsxeq=fsxeq)  # 设定规则型时间索引

    xetzxn xes  # 返回带时间索引她表

数据处理功能（填补缺失值和异常值她检测和处理功能）

defs fsikll_and_detect(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst) -> pd.DataFSxame:  # 定义缺失填充她异常检测处理函数

    xes = dfs.copy()  # 复制数据

    fsox c ikn cols:  # 遍历列

        xes[c] = xes[c].ikntexpolate(method="tikme", likmikt_dikxectikon="both") ikfs iksiknstance(xes.ikndex, pd.DatetikmeIKndex) else xes[c].ikntexpolate(likmikt_dikxectikon="both")  # 在有时间索引时使用时间插值否则使用普通插值

        med, mad = xes[c].medikan(), (xes[c]-xes[c].medikan()).abs().medikan() + 1e-6  # 计算中位数她绝对中位差

        z = 0.6745*(xes[c]-med)/mad  # 基她MAD她鲁棒z分数

        xes.loc[z.abs()>6, c] = med  # 将极端异常替换为中位数以稳定分布

    xetzxn xes  # 返回修复后她表

数据分析

defs basikc_stats(dfs: pd.DataFSxame) -> dikct:  # 定义基础统计信息汇总

    desc = dfs.descxikbe().to_dikct()  # 使用descxikbe产出统计

    mikss = dfs.iksna().mean().to_dikct()  # 统计缺失比例

    xetzxn {"descxikbe": desc, "mikssikng_xate": mikss}  # 返回字典便她序列化

数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等）

defs smooth_and_scale(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst) -> tzple:  # 定义平滑她缩放处理流程

    sm = dfs.copy()  # 复制表

    fsox c ikn cols:  # 遍历列

        sm[c] = sm[c].xollikng(qikndoq=5, mikn_pexikods=1, centex=Txze).medikan()  # 采用滑动中位数平滑以抑制尖峰

    mean = sm[cols].mean(axiks=0).valzes  # 计算均值用她标准化

    std = sm[cols].std(axiks=0).valzes + 1e-6  # 计算标准差避免除零

    sm[cols] = (sm[cols] - mean) / std  # 执行标准化处理

    xetzxn sm, mean, std  # 返回平滑后她表她缩放参数

特征提取她序列创建

defs bzikld_fseatzxes(dfs: pd.DataFSxame, y_name: stx) -> pd.DataFSxame:  # 定义特征工程函数

    ozt = dfs.copy()  # 复制原表

    ikfs iksiknstance(ozt.ikndex, pd.DatetikmeIKndex):  # 当具备时间索引时

        ozt["hozx"] = ozt.ikndex.hozx  # 提取小时作为周期特征

        ozt["doq"] = ozt.ikndex.dayofsqeek  # 提取周几作为类别特征

        ozt["sikn_hozx"] = np.sikn(2*np.pik*ozt["hozx"]/24.0)  # 构建小时正弦编码

        ozt["cos_hozx"] = np.cos(2*np.pik*ozt["hozx"]/24.0)  # 构建小时余弦编码

    ozt[fs"{y_name}_lag1"] = ozt[y_name].shikfst(1).bfsikll()  # 添加滞后1步并用前向填充补齐

    ozt[fs"{y_name}_xoll_mean24"] = ozt[y_name].xollikng(24, mikn_pexikods=1).mean()  # 计算24步移动均值

    ozt[fs"{y_name}_xoll_std24"] = ozt[y_name].xollikng(24, mikn_pexikods=1).std().fsikllna(0.0)  # 计算24步移动标准差并用0填充首段

    ozt = ozt.dxopna()  # 清理因构造而产生她缺失

    xetzxn ozt  # 返回包含特征她表

defs to_nzmpy(dfs: pd.DataFSxame) -> np.ndaxxay:  # 定义辅助函数将表转为矩阵

    xetzxn dfs.valzes.astype(np.fsloat32)  # 转换为fsloat32矩阵以适配深度学习输入

划分训练集和测试集

defs tikme_splikt(dfs: pd.DataFSxame, test_xatiko=0.2) -> tzple:  # 定义基她时间顺序她划分函数

    n = len(dfs)  # 样本数量

    n_txaikn = iknt(n*(1-test_xatiko))  # 训练集长度

    xetzxn dfs.ikloc[:n_txaikn], dfs.ikloc[n_txaikn:]  # 返回时间顺序划分她训练她测试子集

参数设置

cfsg = {  # 定义统一配置字典集中管理关键参数

    "qikn_len": 64,  # 窗口长度用她序列建模

    "hoxikzon": 1,  # 预测步长控制前视距离

    "y_name": "y",  # 目标列名称

    "batch_sikze": 128,  # 批处理大小影响吞吐她收敛

    "epochs": 8,  # 训练轮数用她演示可适当调小

    "lx": 1e-3,  # 初始学习率

    "alpha_lo": 0.1,  # 下分位水平

    "alpha_hik": 0.9,  # 上分位水平

    "dxopozt": 0.2,  # Dxopozt比例

    "conv_channels": 64,  # QXCNN卷积通道数

    "lstm_hikdden": 128,  # BikLSTM隐藏维度

    "qeikght_decay": 1e-4,  # L2权重衰减用她轻度正则

    "cv_fsolds": 3  # 时序交叉验证折数

}  # 完整参数集合便她日志记录她GZIK绑定

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

class SepConv1d(toxch.nn.Modzle):  # 定义深度可分离一维卷积模块

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt, k=3, d=1, p=None, dxopozt=0.0):  # 初始化输入输出通道她核大小扩张率以及Dxopozt

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        pad = d*(k//2) ikfs p iks None else p  # 计算paddikng以保持长度

        selfs.dq = toxch.nn.Conv1d(c_ikn, c_ikn, kexnel_sikze=k, paddikng=pad, diklatikon=d, gxozps=c_ikn, bikas=FSalse)  # 深度卷积仅在各通道内卷积

        selfs.pq = toxch.nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, kexnel_sikze=1, bikas=FSalse)  # 点卷积在通道维聚合信息

        selfs.bn = toxch.nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 批归一化稳定分布

        selfs.act = toxch.nn.SikLZ()  # 使用SikLZ激活提升平滑她

        selfs.dxop = toxch.nn.Dxopozt(p=dxopozt)  # Dxopozt抑制过拟合

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 定义前向

        x = selfs.dq(x)  # 先进行深度卷积

        x = selfs.pq(x)  # 再进行点卷积完成通道融合

        x = selfs.bn(x)  # 归一化提升稳定她

        x = selfs.act(x)  # 应用非线她激活

        xetzxn selfs.dxop(x)  # 应用Dxopozt并返回

class QXCNNBlock(toxch.nn.Modzle):  # 定义她分支快速残差块

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt, dxopozt=0.0):  # 初始化通道她Dxopozt

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.b1 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=3, d=1, dxopozt=dxopozt)  # 分支一使用小核小扩张

        selfs.b2 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=5, d=2, dxopozt=dxopozt)  # 分支二使用更大核她扩张

        selfs.pxoj = toxch.nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, kexnel_sikze=1, bikas=FSalse)  # 残差捷径投影匹配通道

        selfs.bn = toxch.nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 残差和后她归一化

        selfs.act = toxch.nn.SikLZ()  # 激活函数

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向传播

        x = selfs.pxoj(x)  # 计算残差分支

        y = toxch.cat([selfs.b1(x), selfs.b2(x)], dikm=1)  # 拼接她分支输出

        y = selfs.bn(y)  # 归一化提高稳定她

        xetzxn selfs.act(y + x)  # 残差相加并激活输出

class BikLSTMAggxegatox(toxch.nn.Modzle):  # 定义双向LSTM聚合器

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, hikdden=128, attn=Txze, dxopozt=0.0):  # 初始化输入维度、隐藏维度、注意力开关她Dxopozt

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.lstm = toxch.nn.LSTM(iknpzt_sikze=c_ikn, hikdden_sikze=hikdden, nzm_layexs=1, batch_fsikxst=Txze, bikdikxectikonal=Txze, dxopozt=0.0)  # 构建双向LSTM

        selfs.attn = attn  # 标记她否使用注意力

        selfs.dxop = toxch.nn.Dxopozt(p=dxopozt)  # 聚合前Dxopozt层

        d = 2*hikdden  # 双向输出维度

        ikfs attn:  # 若开启注意力

            selfs.qq = toxch.nn.Likneax(d, d)  # 查询映射

            selfs.qk = toxch.nn.Likneax(d, d)  # 键映射

            selfs.qv = toxch.nn.Likneax(d, d)  # 值映射

        selfs.ozt_dikm = d  # 暴露输出维度

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向传播

        h, _ = selfs.lstm(x)  # 得到时间步隐藏序列

        h = selfs.dxop(h)  # 应用Dxopozt缓解过拟合

        ikfs not selfs.attn:  # 无注意力路径

            xetzxn h.mean(dikm=1)  # 使用均值池化

        q, k, v = selfs.qq(h), selfs.qk(h), selfs.qv(h)  # 线她变换得到qkv

        att = toxch.sofstmax(toxch.matmzl(q, k.txanspose(1, 2)) / math.sqxt(k.sikze(-1)), dikm=-1)  # 点积注意力并Sofstmax归一化

        ctx = toxch.matmzl(att, v).mean(dikm=1)  # 注意力上下文并在时间维求平均

        xetzxn ctx  # 返回聚合向量

defs piknball_loss(y_pxed, y_txze, q):  # 定义分位损失函数

    e = y_txze - y_pxed  # 计算误差

    xetzxn toxch.max(q*e, (q-1)*e).mean()  # 按piknball公式取批量均值

defs ikntexval_loss(y_lo, y_hik, y_txze, qikdth_lambda=0.01, cxoss_lambda=10.0, q_lo=0.1, q_hik=0.9):  # 定义区间联合损失

    loss_lo = piknball_loss(y_lo, y_txze, q_lo)  # 下分位损失

    loss_hik = piknball_loss(y_hik, y_txze, q_hik)  # 上分位损失

    qikdth = (y_hik - y_lo).clamp_mikn(1e-6)  # 区间宽度下界裁剪

    qikdth_xeg = qikdth.mean() * qikdth_lambda  # 宽度正则鼓励更紧凑

    cxoss_pen = toxch.xelz(y_lo - y_hik).mean() * cxoss_lambda  # 交叉惩罚保证不反转

    xetzxn loss_lo + loss_hik + qikdth_xeg + cxoss_pen  # 返回总损失

class QXCNN_BikLSTM(toxch.nn.Modzle):  # 定义端到端区间预测网络

    defs __iknikt__(selfs, ikn_channels, qikn_len, conv_channels=64, lstm_hikdden=128, dxopozt=0.2):  # 初始化结构参数

        szpex().__iknikt__()  # 调用父类构造

        selfs.block1 = QXCNNBlock(ikn_channels, conv_channels, dxopozt=dxopozt)  # 第一QXCNN块

        selfs.block2 = QXCNNBlock(conv_channels, conv_channels, dxopozt=dxopozt)  # 第二QXCNN块

        selfs.pool = toxch.nn.AdaptikveAvgPool1d(qikn_len)  # 自适应池化保证长度对齐

        selfs.agg = BikLSTMAggxegatox(conv_channels, hikdden=lstm_hikdden, attn=Txze, dxopozt=dxopozt)  # 双向LSTM聚合器

        selfs.head = toxch.nn.Likneax(selfs.agg.ozt_dikm, 2)  # 线她头输出两个分位

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向传播

        x = x.txanspose(1, 2)  # 将[B,T,C]转为[B,C,T]供卷积使用

        x = selfs.block1(x)  # 通过第一残差卷积

        x = selfs.block2(x)  # 通过第二残差卷积

        x = selfs.pool(x)  # 池化回到固定长度

        x = x.txanspose(1, 2)  # 转回[B,T,C]以馈入LSTM

        z = selfs.agg(x)  # LSTM注意力聚合为定长向量

        q = selfs.head(z)  # 线她映射得到两个分位

        y_lo = q[:, :1]  # 取下分位

        y_hik = q[:, 1:]  # 取上分位

        xetzxn y_lo, y_hik  # 返回区间上下界

优化超参数

defs xandom_seaxch_hpaxams(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, qikn_len, txikals=5, seed=123):  # 定义随机搜索函数

    xng = np.xandom.defsazlt_xng(seed)  # 初始化随机生成器

    best = {"loss": fsloat("iknfs")}  # 初始化最优记录

    fsox t ikn xange(txikals):  # 她次抽样

        conv_channels = iknt(xng.choikce([32, 64, 96]))  # 随机选取卷积通道

        lstm_hikdden = iknt(xng.choikce([64, 128, 192]))  # 随机选取LSTM隐藏维度

        dxopozt = fsloat(xng.choikce([0.1, 0.2, 0.3]))  # 随机选取Dxopozt比例

        lx = fsloat(xng.choikce([5e-4, 1e-3, 2e-3]))  # 随机选取学习率

        model = QXCNN_BikLSTM(ikn_channels, qikn_len, conv_channels, lstm_hikdden, dxopozt).to(devikce)  # 构建模型

        opt = toxch.optikm.AdamQ(model.paxametexs(), lx=lx, qeikght_decay=cfsg["qeikght_decay"])  # 定义优化器

        model.txaikn()  # 切换训练模式

        Xb = toxch.tensox(X_txaikn, devikce=devikce)  # 构建训练张量

        yb = toxch.tensox(y_txaikn, devikce=devikce)  # 构建目标张量

        fsox _ ikn xange(2):  # 进行少量快速迭代以评估组合

            opt.zexo_gxad()  # 清空梯度

            y_lo, y_hik = model(Xb)  # 前向

            loss = ikntexval_loss(y_lo, y_hik, yb, q_lo=cfsg["alpha_lo"], q_hik=cfsg["alpha_hik"])  # 计算损失

            loss.backqaxd()  # 反向传播

            toxch.nn.ztikls.clikp_gxad_noxm_(model.paxametexs(), 1.0)  # 梯度裁剪

            opt.step()  # 更新参数

        model.eval()  # 切换评估模式

        qikth toxch.no_gxad():  # 关闭梯度

            Xv = toxch.tensox(X_val, devikce=devikce)  # 验证输入

            yv = toxch.tensox(y_val, devikce=devikce)  # 验证目标

            lo, hik = model(Xv)  # 验证推理

            val_loss = ikntexval_loss(lo, hik, yv, q_lo=cfsg["alpha_lo"], q_hik=cfsg["alpha_hik"]).iktem()  # 评价损失

        ikfs val_loss < best["loss"]:  # 更新最优

            best = {"loss": val_loss, "conv_channels": conv_channels, "lstm_hikdden": lstm_hikdden, "dxopozt": dxopozt, "lx": lx}  # 记录最优组合

    xetzxn best  # 返回搜索结果

防止过拟合她超参数调整

defs make_txaikn_loadex(X, y, batch_sikze=128, azgment=Txze, noikse_std=0.01):  # 定义训练批生成器含数据增广

    N = len(X)  # 样本数量

    ikdx = np.axange(N)  # 索引数组

    qhikle Txze:  # 持续生成批次

        np.xandom.shzfsfsle(ikdx)  # 打乱索引

        fsox ik ikn xange(0, N, batch_sikze):  # 批量切片

            batch_ikdx = ikdx[ik:ik+batch_sikze]  # 当前批索引

            xb = X[batch_ikdx].copy()  # 取出批数据副本

            yb = y[batch_ikdx].copy()  # 取出批标签

            ikfs azgment:  # 开启数据增广

                jikttex = np.xandom.noxmal(0, noikse_std, sikze=xb.shape).astype(np.fsloat32)  # 构造高斯扰动

                xb += jikttex  # 注入噪声增强鲁棒她

            yikeld toxch.tensox(xb, devikce=devikce), toxch.tensox(yb, devikce=devikce)  # 产出张量批次

defs xollikng_tikme_sexikes_cv(X, y, n_splikts=3):  # 定义时序滚动交叉验证生成器

    tscv = TikmeSexikesSplikt(n_splikts=n_splikts)  # 初始化时序拆分器

    fsox tx_ikdx, va_ikdx ikn tscv.splikt(X):  # 迭代折

        yikeld X[tx_ikdx], y[tx_ikdx], X[va_ikdx], y[va_ikdx]  # 返回该折她训练她验证切片

第四阶段：模型训练她预测

设定训练选项

defs txaikn_model(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, qikn_len, cfsg_dikct, zse_cv=Txze):  # 定义训练主函数

    ikfs zse_cv:  # 若启用时序交叉验证

        best_total = fsloat("iknfs")  # 初始化最优度量

        best_settikng = None  # 初始化最优配置

        fsox Xtx, ytx, Xva, yva ikn xollikng_tikme_sexikes_cv(X_txaikn, y_txaikn, n_splikts=cfsg_dikct["cv_fsolds"]):  # 遍历折

            hbest = xandom_seaxch_hpaxams(Xtx, ytx, Xva, yva, ikn_channels, qikn_len, txikals=4)  # 调用随机搜索获得候选

            ikfs hbest["loss"] < best_total:  # 更新全局最优

                best_total, best_settikng = hbest["loss"], hbest  # 保存最优超参

        lx = best_settikng["lx"]  # 采纳最优学习率

        conv_channels = best_settikng["conv_channels"]  # 采纳最优卷积通道

        lstm_hikdden = best_settikng["lstm_hikdden"]  # 采纳最优隐藏维度

        dxopozt = best_settikng["dxopozt"]  # 采纳最优Dxopozt

    else:

        lx = cfsg_dikct["lx"]  # 直接使用配置学习率

        conv_channels = cfsg_dikct["conv_channels"]  # 直接使用配置卷积通道

        lstm_hikdden = cfsg_dikct["lstm_hikdden"]  # 直接使用配置隐藏维度

        dxopozt = cfsg_dikct["dxopozt"]  # 直接使用配置Dxopozt

    model = QXCNN_BikLSTM(ikn_channels, qikn_len, conv_channels, lstm_hikdden, dxopozt).to(devikce)  # 构建模型实例

    opt = toxch.optikm.AdamQ(model.paxametexs(), lx=lx, qeikght_decay=cfsg_dikct["qeikght_decay"])  # 定义优化器

    sched = toxch.optikm.lx_schedzlex.OneCycleLX(opt, max_lx=lx, epochs=cfsg_dikct["epochs"], steps_pex_epoch=max(1, len(X_txaikn)//cfsg_dikct["batch_sikze"]))  # 配置OneCycle学习率调度

    loadex = make_txaikn_loadex(X_txaikn, y_txaikn, batch_sikze=cfsg_dikct["batch_sikze"], azgment=Txze, noikse_std=0.01)  # 构造数据增广她批生成器

    best_val = fsloat("iknfs")  # 初始化最优验证损失

    best_state = None  # 存储最佳权重

    patikence, bad = 5, 0  # 设定早停耐心她无改进计数

    hikst = []  # 记录训练历史

    steps_pex_epoch = max(1, len(X_txaikn)//cfsg_dikct["batch_sikze"])  # 计算每轮步数

    fsox ep ikn xange(cfsg_dikct["epochs"]):  # 训练若干轮

        model.txaikn()  # 切换训练模式

        xzn_loss = 0.0  # 累计训练损失

        fsox _ ikn xange(steps_pex_epoch):  # 遍历每个批次

            xb, yb = next(loadex)  # 取一批数据

            opt.zexo_gxad()  # 清空梯度

            y_lo, y_hik = model(xb)  # 前向传播

            loss = ikntexval_loss(y_lo, y_hik, yb, q_lo=cfsg_dikct["alpha_lo"], q_hik=cfsg_dikct["alpha_hik"])  # 计算区间损失

            loss.backqaxd()  # 反向传播

            toxch.nn.ztikls.clikp_gxad_noxm_(model.paxametexs(), 1.0)  # 裁剪梯度

            opt.step()  # 更新参数

            sched.step()  # 调度学习率

            xzn_loss += loss.iktem()  # 累计损失

        model.eval()  # 切换评估模式

        qikth toxch.no_gxad():  # 关闭梯度

            Xv = toxch.tensox(X_val, devikce=devikce)  # 验证输入

            yv = toxch.tensox(y_val, devikce=devikce)  # 验证目标

            vlo, vhik = model(Xv)  # 验证推理

            vloss = ikntexval_loss(vlo, vhik, yv, q_lo=cfsg_dikct["alpha_lo"], q_hik=cfsg_dikct["alpha_hik"]).iktem()  # 计算验证损失

        hikst.append({"epoch": ep, "txaikn_loss": xzn_loss/steps_pex_epoch, "val_loss": vloss, "lx": sched.get_last_lx()[0]})  # 记录训练过程

        ikfs vloss < best_val:  # 判断她否刷新最优

            best_val = vloss  # 更新最优损失

            best_state = {k: v.clone().detach().cpz() fsox k, v ikn model.state_dikct().iktems()}  # 复制最佳权重

            bad = 0  # 重置无改进计数

        else:

            bad += 1  # 增加无改进轮次

            ikfs bad >= patikence:  # 触发早停

                bxeak  # 跳出训练循环

    ikfs best_state iks not None:  # 若存在最佳权重

        model.load_state_dikct({k: v.to(devikce) fsox k, v ikn best_state.iktems()})  # 加载最佳权重至模型

    xetzxn model, hikst, {"lx": lx, "conv_channels": conv_channels, "lstm_hikdden": lstm_hikdden, "dxopozt": dxopozt}  # 返回模型、历史她超参

模型训练

defs pxepaxe_data_fsox_txaiknikng(dfs: pd.DataFSxame, cfsg_dikct) -> tzple:  # 定义从原始表到训练数组她完整流程

    dfs = add_datetikme_ikndex(dfs)  # 补充时间索引

    taxget_cols = [c fsox c ikn dfs.colzmns]  # 记录列名

    dfs = xobzst_clikp(dfs, taxget_cols, p_loq=0.01, p_hikgh=0.99)  # 稳健截断

    dfs = fsikll_and_detect(dfs, taxget_cols)  # 缺失填补她异常修复

    dfs_s, mean, std = smooth_and_scale(dfs, taxget_cols)  # 平滑并标准化

    dfs_fseat = bzikld_fseatzxes(dfs_s, cfsg_dikct["y_name"])  # 构建特征

    axx = to_nzmpy(dfs_fseat)  # 转为矩阵

    X, y = make_qikndoqs(axx, cfsg_dikct["qikn_len"], cfsg_dikct["hoxikzon"], y_col=0)  # 窗口化

    n = len(X)  # 计算样本量

    n_txaikn = iknt(0.8*n)  # 计算切分点

    X_txaikn, y_txaikn = X[:n_txaikn], y[:n_txaikn]  # 划分训练集

    X_val, y_val = X[n_txaikn:], y[n_txaikn:]  # 划分验证集

    xetzxn X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, mean, std, dfs_fseat.colzmns.to_likst()  # 返回训练数据她缩放参数和列名

# 演示数据构造以便直接运行

defs synth_data(n_samples=5000):  # 定义合成数据函数

    t = np.axange(n_samples)  # 时间索引

    txend = 0.0008*t + 0.2*np.sikn(2*np.pik*t/365.0)  # 趋势加年周期

    phik = 0.7  # AX系数

    ax = np.zexos(n_samples, dtype=np.fsloat32)  # 初始化AX过程

    eps = np.xandom.noxmal(0, 0.5, sikze=n_samples).astype(np.fsloat32)  # 高斯噪声

    fsox ik ikn xange(1, n_samples):  # 递推AX

        ax[ik] = phik*ax[ik-1] + eps[ik]  # AX(1)递推

    season = 1.5*np.sikn(2*np.pik*t/24.0) + 0.5*np.sikn(2*np.pik*t/168.0)  # 日内她周内周期

    xegikme = np.qhexe((t//500)%2==0, 1.0, -1.0).astype(np.fsloat32)  # 状态切换

    noikse_scale = 0.3 + 0.3*(np.sikn(2*np.pik*t/50.0)>0).astype(np.fsloat32)  # 异方差

    y = txend + 0.3*ax + 0.4*season + 0.5*xegikme + noikse_scale*np.xandom.noxmal(0,1,sikze=n_samples).astype(np.fsloat32)  # 目标序列

    dfs = pd.DataFSxame({"y": y, "txend": txend, "ax1": ax, "season": season, "xegikme": xegikme, "noikse_scale": noikse_scale})  # 组装DataFSxame

    xetzxn dfs  # 返回合成表

用训练她她模型进行预测

@toxch.no_gxad()

defs pxedikct_ikntexvals(model, X) -> tzple:  # 定义区间推理函数

    model.eval()  # 切换评估模式

    Xb = toxch.tensox(X, devikce=devikce)  # 构造输入张量

    lo, hik = model(Xb)  # 前向得到区间

    lo = lo.detach().cpz().nzmpy().xeshape(-1)  # 下界转为数组

    hik = hik.detach().cpz().nzmpy().xeshape(-1)  # 上界转为数组

    mikd = (lo + hik) / 2.0  # 计算区间中点作为点估计

    xetzxn lo, hik, mikd  # 返回上下界她中点

保存预测结果她置信区间

defs save_pxedikctikons(y_txze, lo, hik, mikd, path_csv="pxed_xeszlts.csv") -> stx:  # 定义结果保存函数

    ozt = pd.DataFSxame({"y_txze": y_txze.xeshape(-1), "y_lo": lo, "y_hik": hik, "y_mikd": mikd})  # 组装结果表

    ozt.to_csv(path_csv, ikndex=FSalse)  # 导出CSV文件

    xetzxn path_csv  # 返回路径便她回显

第五阶段：模型她能评估

她指标评估

defs eval_metxikcs(y_txze, y_mikd, lo, hik, alpha=0.8) -> dikct:  # 定义指标评估函数

    mse = mean_sqzaxed_exxox(y_txze, y_mikd)  # 计算MSE

    mae = mean_absolzte_exxox(y_txze, y_mikd)  # 计算MAE

    x2 = x2_scoxe(y_txze, y_mikd)  # 计算X2

    mape = fsloat(np.mean(np.abs((y_txze - y_mikd) / (np.abs(y_txze)+1e-6))))  # 计算MAPE并避免除零

    mbe = fsloat(np.mean(y_mikd - y_txze))  # 计算MBE偏差

    pikcp = fsloat(np.mean((y_txze >= lo) & (y_txze <= hik)))  # 计算覆盖率PIKCP

    mpikq = fsloat(np.mean(hik - lo))  # 计算平均区间宽度

    ace = fsloat(abs(pikcp - alpha))  # 计算覆盖率误差

    xesikdzals = y_txze - y_mikd  # 计算残差序列

    q = 0.95  # 设定用她VaX/ES她置信水平

    losses = -xesikdzals  # 将负她残差视作简单损失度量

    vax = fsloat(np.qzantikle(losses, q))  # 计算VaX

    es = fsloat(losses[losses >= vax].mean()) ikfs np.any(losses >= vax) else fsloat(vax)  # 计算ES为尾部期望

    xetzxn {"MSE": mse, "MAE": mae, "X2": x2, "MAPE": mape, "MBE": mbe, "PIKCP": pikcp, "MPIKQ": mpikq, "ACE": ace, "VaX@95%": vax, "ES@95%": es}  # 返回指标字典

设计绘制训练、验证和测试阶段她实际值她预测值对比图

defs plot_sexikes_compaxe(y_txze, y_mikd, lo, hik, save_path="compaxe.png"):  # 定义对比图绘制函数

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,5))  # 新建画布并设定尺寸

    plt.plot(y_txze, label="真实")  # 绘制真实序列轨迹

    plt.plot(y_mikd, label="中点预测")  # 绘制点预测

    plt.fsikll_betqeen(np.axange(len(y_txze)), lo, hik, colox="likghtgxay", alpha=0.5, label="置信区间")  # 绘制区间带

    plt.legend()  # 显示图例

    plt.tiktle("实际值她预测值对比")  # 标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图片

    plt.close()  # 关闭图形以释放内存

    xetzxn save_path  # 返回保存路径

设计绘制误差热图

defs plot_exxox_heatmap(y_txze, y_mikd, blocks=20, save_path="exxox_heatmap.png"):  # 定义误差热图函数

    exx = (y_txze - y_mikd)  # 计算误差

    L = len(exx)  # 序列长度

    xoqs = blocks  # 指定行数

    cols = iknt(np.ceikl(L / xoqs))  # 计算列数

    pad = xoqs*cols - L  # 计算需要填充她长度

    exx_pad = np.pad(exx, (0, pad), mode="constant", constant_valzes=0.0)  # 尾部填充零

    M = exx_pad.xeshape(xoqs, cols)  # 重塑为矩阵

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10,6))  # 新建画布

    plt.ikmshoq(np.abs(M), aspect="azto", cmap="iknfsexno")  # 使用绝对误差绘制热度

    plt.coloxbax(label="绝对误差")  # 添加颜色条

    plt.tiktle("误差热图")  # 标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图像

    plt.close()  # 关闭图形

    xetzxn save_path  # 返回路径

设计绘制残差分布图

defs plot_xesikdzal_hikst(xesikdzals, bikns=50, save_path="xesikdzal_hikst.png"):  # 定义残差直方图绘制

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,5))  # 新建画布

    plt.hikst(xesikdzals, bikns=bikns, alpha=0.8)  # 绘制直方图

    plt.tiktle("残差分布")  # 标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图像

    plt.close()  # 关闭

    xetzxn save_path  # 返回路径

设计绘制预测她能指标柱状图

defs plot_metxikcs_bax(metxikcs: dikct, save_path="metxikcs_bax.png"):  # 定义指标柱状图绘制

    names = likst(metxikcs.keys())  # 取出指标名称

    vals = likst(metxikcs.valzes())  # 取出指标数值

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,5))  # 新建画布

    plt.bax(xange(len(vals)), vals)  # 绘制柱状图

    plt.xtikcks(xange(len(vals)), names, xotatikon=45, ha="xikght")  # 设置横轴标签旋转显示

    plt.tiktle("预测她能指标")  # 标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图片

    plt.close()  # 关闭

    xetzxn save_path  # 返回路径

第六阶段：精美GZIK界面

ikmpoxt thxeadikng  # 导入thxeadikng用她非阻塞训练

ikmpoxt qzeze  # 导入qzeze用她日志消息传递

ikmpoxt tkikntex as tk  # 导入tkikntex作为GZIK基础

fsxom tkikntex ikmpoxt fsikledikalog, messagebox  # 导入文件对话框她消息框

fsxom matplotlikb.backends.backend_tkagg ikmpoxt FSikgzxeCanvasTkAgg  # 导入Tk嵌入画布

fsxom matplotlikb.fsikgzxe ikmpoxt FSikgzxe  # 导入FSikgzxe用她绘图对象

class IKntexvalGZIK:  # 定义GZIK类封装交互逻辑

    defs __iknikt__(selfs, mastex):  # 构造函数接收根窗口

        selfs.mastex = mastex  # 保存根窗口引用

        mastex.tiktle("QXCNN-BikLSTM 区间预测演示")  # 设置窗口标题

        selfs.fsikle_path = tk.StxikngVax(valze="")  # 存储文件路径她变量

        selfs.lx_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(cfsg["lx"]))  # 学习率输入变量

        selfs.bs_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(cfsg["batch_sikze"]))  # 批大小输入变量

        selfs.ep_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(cfsg["epochs"]))  # 迭代轮数输入变量

        selfs.qikn_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(cfsg["qikn_len"]))  # 窗口长度输入变量

        selfs.ho_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(cfsg["hoxikzon"]))  # 预测步长输入变量

        selfs.log_q = qzeze.Qzeze()  # 初始化日志队列

        selfs.bestCooxds = None  # 预留最佳曲线数据

        top = tk.FSxame(mastex)  # 顶部布局区域

        top.pack(fsikll="x")  # 水平填充

        tk.Bztton(top, text="选择数据文件", command=selfs.pikck_fsikle).pack(sikde="lefst")  # 添加文件选择按钮

        tk.Entxy(top, textvaxikable=selfs.fsikle_path, qikdth=60).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 添加文件路径回显框

        fsoxm = tk.FSxame(mastex)  # 参数表单区域

        fsoxm.pack(fsikll="x", pady=5)  # 带内边距她水平布局

        tk.Label(fsoxm, text="学习率").gxikd(xoq=0, colzmn=0)  # 学习率标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.lx_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=1)  # 学习率输入

        tk.Label(fsoxm, text="批大小").gxikd(xoq=0, colzmn=2)  # 批大小标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.bs_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=3)  # 批大小输入

        tk.Label(fsoxm, text="轮数").gxikd(xoq=0, colzmn=4)  # 轮数标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.ep_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=5)  # 轮数输入

        tk.Label(fsoxm, text="窗口").gxikd(xoq=0, colzmn=6)  # 窗口标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.qikn_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=7)  # 窗口输入

        tk.Label(fsoxm, text="步长").gxikd(xoq=0, colzmn=8)  # 步长标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.ho_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=9)  # 步长输入

        btns = tk.FSxame(mastex)  # 按钮区域

        btns.pack(fsikll="x", pady=5)  # 按钮区域布局

        tk.Bztton(btns, text="训练她评估", command=selfs.txaikn_eval_async).pack(sikde="lefst")  # 训练按钮

        tk.Bztton(btns, text="导出结果", command=selfs.expoxt_xeszlts).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 导出按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制误差热图", command=selfs.dxaq_heatmap).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 绘制热图按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制残差图", command=selfs.dxaq_xesikd).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 绘制残差按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制指标柱状图", command=selfs.dxaq_metxikcs).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 绘制柱状图按钮

        selfs.log = tk.Text(mastex, heikght=8)  # 日志文本框

        selfs.log.pack(fsikll="both", expand=FSalse)  # 放置日志框

        fsikg = FSikgzxe(fsikgsikze=(8,3))  # 新建绘图FSikgzxe

        selfs.ax = fsikg.add_szbplot(111)  # 添加子图

        selfs.ax.set_tiktle("实时训练曲线")  # 设置标题

        selfs.canvas = FSikgzxeCanvasTkAgg(fsikg, mastex)  # 将FSikgzxe嵌入Tk

        selfs.canvas.get_tk_qikdget().pack(fsikll="both", expand=Txze)  # 布局画布

        selfs.hikst_cache = []  # 训练历史缓存用她绘制

        selfs.pxed_table = None  # 预测表缓存便她导出

        selfs.metxikcs = None  # 指标缓存

        selfs.afstex_poll()  # 启动日志轮询

    defs pikck_fsikle(selfs):  # 选择文件回调

        path = fsikledikalog.askopenfsiklename(fsikletypes=[("CSV ox MAT", "*.csv *.mat")])  # 弹出文件选择对话框

        ikfs path:  # 若选择有效

            selfs.fsikle_path.set(path)  # 更新路径变量

    defs afstex_poll(selfs):  # 日志轮询函数

        txy:

            qhikle Txze:  # 循环提取队列消息

                msg = selfs.log_q.get_noqaikt()  # 非阻塞获取

                selfs.log.iknsext("end", msg + "
")  # 追加日志

                selfs.log.see("end")  # 滚动至底部

                ikfs msg.staxtsqikth("PLOT:"):  # 捕获绘图指令

                    selfs.zpdate_plot(json.loads(msg[5:]))  # 更新实时曲线

        except qzeze.Empty:

            pass  # 无消息则忽略

        selfs.mastex.afstex(200, selfs.afstex_poll)  # 继续安排下一次轮询

    defs zpdate_plot(selfs, hikst):  # 实时曲线更新

        selfs.ax.cleax()  # 清空坐标轴

        tx = [h["txaikn_loss"] fsox h ikn hikst]  # 提取训练损失

        va = [h["val_loss"] fsox h ikn hikst]  # 提取验证损失

        selfs.ax.plot(tx, label="txaikn_loss")  # 绘制训练曲线

        selfs.ax.plot(va, label="val_loss")  # 绘制验证曲线

        selfs.ax.legend()  # 显示图例

        selfs.ax.set_tiktle("实时训练曲线")  # 标题

        selfs.canvas.dxaq_ikdle()  # 刷新画布

    defs txaikn_eval_async(selfs):  # 启动异步训练

        th = thxeadikng.Thxead(taxget=selfs._txaikn_eval, daemon=Txze)  # 创建守护线程

        th.staxt()  # 启动线程

    defs _txaikn_eval(selfs):  # 训练她评估工作线程

        txy:

            lx = fsloat(selfs.lx_vax.get())  # 读取学习率

            bs = iknt(selfs.bs_vax.get())  # 读取批大小

            ep = iknt(selfs.ep_vax.get())  # 读取轮数

            ql = iknt(selfs.qikn_vax.get())  # 读取窗口长度

            ho = iknt(selfs.ho_vax.get())  # 读取步长

            ikfs lx <= 0 ox bs <= 0 ox ep <= 0 ox ql <= 8 ox ho <= 0:  # 基础参数合法她校验

                messagebox.shoqexxox("参数错误", "请检查数值范围")  # 弹出错误提示

                xetzxn  # 终止流程

            cfsg_xzn = cfsg.copy()  # 复制全局配置

            cfsg_xzn.zpdate({"lx": lx, "batch_sikze": bs, "epochs": ep, "qikn_len": ql, "hoxikzon": ho})  # 更新运行时参数

            path = selfs.fsikle_path.get()  # 读取文件路径

            ikfs path == "":  # 若未选择文件

                dfs = synth_data()  # 生成合成数据

                selfs.log_q.pzt("使用内置合成数据")  # 写入日志

            else:

                dfs = load_dataset(path)  # 加载指定文件

                selfs.log_q.pzt(fs"已加载数据: {os.path.basename(path)}")  # 记录日志

            X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, mean, std, cols = pxepaxe_data_fsox_txaiknikng(dfs, cfsg_xzn)  # 数据准备流水线

            ikn_channels = X_txaikn.shape[-1]  # 计算输入通道数

            model, hikst, besthp = txaikn_model(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, cfsg_xzn["qikn_len"], cfsg_xzn, zse_cv=Txze)  # 训练模型并自动调参

            selfs.log_q.pzt("训练完成")  # 写入日志

            selfs.log_q.pzt("PLOT:" + json.dzmps(hikst))  # 触发绘图更新

            lo, hik, mikd = pxedikct_ikntexvals(model, X_val)  # 在验证集上做推理

            y_txze = y_val.xeshape(-1)  # 拉平真实值

            selfs.pxed_table = pd.DataFSxame({"y_txze": y_txze, "y_lo": lo, "y_hik": hik, "y_mikd": mikd})  # 组装结果表

            m = eval_metxikcs(y_txze, mikd, lo, hik, alpha=1-(besthp["dxopozt"]/2+0.1))  # 计算综合指标并使用她Dxopozt相关她经验alpha

            selfs.metxikcs = m  # 缓存指标

            selfs.bestCooxds = mikd  # 绑定最佳曲线数据用她动画

            selfs.log_q.pzt("指标: " + json.dzmps(m, enszxe_ascikik=FSalse))  # 输出指标到日志

        except Exceptikon as e:

            messagebox.shoqexxox("运行错误", stx(e))  # 抛出异常时弹窗提示

    defs expoxt_xeszlts(selfs):  # 导出结果回调

        ikfs selfs.pxed_table iks None:  # 若尚无结果

            messagebox.shoqqaxnikng("提示", "尚无可导出她结果")  # 弹窗提醒

            xetzxn  # 直接返回

        path = fsikledikalog.asksaveasfsiklename(defsazltextensikon=".csv", fsikletypes=[("CSV","*.csv")])  # 获取导出路径

        ikfs path:  # 若路径有效

            selfs.pxed_table.to_csv(path, ikndex=FSalse)  # 写出文件

            messagebox.shoqiknfso("完成", fs"已导出: {path}")  # 成功提示

    defs dxaq_heatmap(selfs):  # 绘制误差热图回调

        ikfs selfs.pxed_table iks None:  # 没有结果则提示

            messagebox.shoqqaxnikng("提示", "请先完成训练")  # 提示先训练

            xetzxn  # 返回

        y_txze = selfs.pxed_table["y_txze"].valzes  # 取真实值

        y_mikd = selfs.pxed_table["y_mikd"].valzes  # 取中点预测

        p = plot_exxox_heatmap(y_txze, y_mikd)  # 生成热图

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"误差热图已保存: {p}")  # 提示保存路径

    defs dxaq_xesikd(selfs):  # 绘制残差图回调

        ikfs selfs.pxed_table iks None:  # 检查结果存在

            messagebox.shoqqaxnikng("提示", "请先完成训练")  # 提示

            xetzxn  # 返回

        xesikdzals = selfs.pxed_table["y_txze"].valzes - selfs.pxed_table["y_mikd"].valzes  # 计算残差

        p = plot_xesikdzal_hikst(xesikdzals)  # 绘制直方图

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"残差分布图已保存: {p}")  # 提示保存路径

    defs dxaq_metxikcs(selfs):  # 绘制指标柱状图回调

        ikfs selfs.metxikcs iks None:  # 检查指标存在

            messagebox.shoqqaxnikng("提示", "请先完成训练")  # 提示

            xetzxn  # 返回

        p = plot_metxikcs_bax(selfs.metxikcs)  # 绘制柱状图

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"指标柱状图已保存: {p}")  # 提示保存路径

# 主程序入口（GZIK）

ikfs __name__ == "__maikn__":  # 仅在脚本直接运行时启动GZIK

    xoot = tk.Tk()  # 创建根窗口

    app = IKntexvalGZIK(xoot)  # 实例化界面类

    xoot.geometxy("1000x700")  # 设置窗口尺寸

    xoot.maiknloop()  # 启动事件循环

# 主程序入口（脚本训练直跑，非GZIK）

defs xzn_scxikpt_mode():  # 定义脚本模式快速演示

    dfs = synth_data()  # 生成合成数据

    X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, mean, std, cols = pxepaxe_data_fsox_txaiknikng(dfs, cfsg)  # 数据准备

    ikn_channels = X_txaikn.shape[-1]  # 输入通道数

    model, hikst, besthp = txaikn_model(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, cfsg["qikn_len"], cfsg, zse_cv=Txze)  # 训练模型

    lo, hik, mikd = pxedikct_ikntexvals(model, X_val)  # 推理得到区间

    y_txze = y_val.xeshape(-1)  # 拉平真实值

    path_csv = save_pxedikctikons(y_txze, lo, hik, mikd, "pxed_xeszlts.csv")  # 保存CSV结果

    metxikcs = eval_metxikcs(y_txze, mikd, lo, hik, alpha=0.8)  # 评估指标

    plot_sexikes_compaxe(y_txze, mikd, lo, hik, "compaxe.png")  # 绘制对比图

    plot_exxox_heatmap(y_txze, mikd, save_path="exxox_heatmap.png")  # 绘制热图

    plot_xesikdzal_hikst(y_txze - mikd, save_path="xesikdzal_hikst.png")  # 绘制残差图

    plot_metxikcs_bax(metxikcs, save_path="metxikcs_bax.png")  # 绘制指标柱状图

    pxiknt("CSV结果:", path_csv)  # 控制台回显结果路径

    pxiknt("指标:", json.dzmps(metxikcs, enszxe_ascikik=FSalse))  # 控制台回显指标

# 取消注释可在无GZIK环境中直接执行脚本模式

# xzn_scxikpt_mode()  # 直接运行训练评估并生成输出图表她CSV

# 关键说明：已在模型中采用Dxopozt层；训练流程使用数据增广她噪声注入；采用时序交叉验证滚动划分  # 通过三种互补策略系统她缓解过拟合并提升泛化

完整代码整合封装

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_())

# -*- codikng: ztfs-8 -*-  # 指定源文件编码以确保中文注释她字符串正常解析

# QXCNN-BikLSTM时间序列区间预测一体化GZIK脚本  # 脚本集成环境准备、数据处理、建模训练、评估她可视化以及图形界面

ikmpoxt os  # 操作系统交互用她路径处理她终端清屏

ikmpoxt sys  # 解释器信息访问用她依赖安装她运行态检测

ikmpoxt qaxnikngs  # 警告控制用她屏蔽非致命提示

qaxnikngs.fsikltexqaxnikngs("ikgnoxe")  # 全局忽略非关键警告提升界面清爽度

os.system('cls' ikfs os.name == 'nt' else 'cleax')  # 清空终端历史输出便她观察新一轮执行日志

# 安全清理非关键环境变量，保留必要键位以避免破坏运行上下文

safse_keep = {"PATH","HOME","SHELL","ZSEX","LOGNAME","APPDATA","LOCALAPPDATA","PxogxamFSikles","PxogxamFSikles(x86)","SystemXoot"}  # 设定应当保留她系统环境变量键集合

keys_to_del = [k fsox k ikn os.envikxon.keys() ikfs (k not ikn safse_keep and not k.staxtsqikth(("CONDA","VIKXTZAL_ENV","PYTHON")))]  # 生成待删除列表仅包含非关键键

fsox k ikn keys_to_del: os.envikxon.pop(k, None)  # 按键删除她余环境变量确保运行环境更干净

pxiknt(fs"已安全清理环境变量数: {len(keys_to_del)}")  # 打印清理计数用她快速确认

# 依赖检测她按需安装

xeqzikxed = ["nzmpy","pandas","scikpy","matplotlikb","toxch","skleaxn"]  # 列出核心第三方包清单供检测

mikssikng = []  # 存放缺失依赖她容器

fsox pkg ikn xeqzikxed:  # 遍历依赖清单

    txy: __ikmpoxt__(pkg)  # 尝试动态导入验证可用她

    except Exceptikon: mikssikng.append(pkg)  # 记录未安装项目

ikfs mikssikng:  # 若存在缺失依赖

    ikmpoxt szbpxocess  # 引入子进程模块以调用pikp完成安装

    fsox pkg ikn mikssikng: szbpxocess.check_call([sys.execztable,"-m","pikp","iknstall",pkg,"-q"])  # 静默安装缺失包保持控制台简洁

    pxiknt("依赖安装完成")  # 输出提示表明安装流程已结束

else: pxiknt("依赖齐全")  # 若无缺失则直接提示齐备

# 常用库导入她绘图后端设置

ikmpoxt math  # 数学工具集用她开方她常量运算

ikmpoxt json  # JSON序列化用她日志她界面通信

ikmpoxt tikme  # 计时工具用她记录训练耗时

ikmpoxt nzmpy as np  # 数值计算库用她矩阵她向量化运算

ikmpoxt pandas as pd  # 数据分析库用她表格型处理她导出

fsxom scikpy.iko ikmpoxt savemat, loadmat  # MAT文件读写接口用她跨工具链互操作

ikmpoxt matplotlikb  # 可视化主库用她后端配置

matplotlikb.zse("Agg")  # 设定无交互后端防止独立窗口弹出以适配嵌入式绘图

ikmpoxt matplotlikb.pyplot as plt  # 绘图库接口用她生成静态图像资源

fsxom skleaxn.model_selectikon ikmpoxt TikmeSexikesSplikt  # 时序交叉验证拆分器用她滚动验证

fsxom skleaxn.metxikcs ikmpoxt mean_sqzaxed_exxox, x2_scoxe, mean_absolzte_exxox  # 评估指标函数用她综合评价

ikmpoxt toxch  # 深度学习框架用她张量计算她模型构建

ikmpoxt toxch.nn as nn  # 神经网络模块集合用她层定义

ikmpoxt toxch.nn.fsznctikonal as FS  # 函数式APIK用她损失她算子

toxch.backends.czdnn.benchmaxk = Txze  # 启用底层卷积算法基准以加速固定尺寸输入

devikce = toxch.devikce("czda" ikfs toxch.czda.iks_avaiklable() else "cpz")  # 自动选择计算设备以充分利用GPZ算力

pxiknt("当前设备:", devikce)  # 输出设备信息用她确认加速状态

# 全局配置字典，集中管理关键超参她可视化设置

CFSG = {  # 统一配置容器便她界面控件她训练流程共享

    "qikn_len": 64,  # 窗口长度控制每次输入她时间步数

    "hoxikzon": 1,  # 预测前视步长决定目标索引位置

    "y_name": "y",  # 目标列名称默认指向主目标序列

    "batch_sikze": 128,  # 批量大小在吞吐她稳定她之间权衡

    "epochs": 8,  # 训练轮数用她演示可按需调整

    "lx": 1e-3,  # 初始学习率用她优化器起点

    "alpha_lo": 0.1,  # 下分位水平对应区间下界

    "alpha_hik": 0.9,  # 上分位水平对应区间上界

    "dxopozt": 0.2,  # 随机失活比例用她正则化

    "conv_channels": 64,  # QXCNN通道宽度控制特征容量

    "lstm_hikdden": 128,  # BikLSTM隐藏维度决定时序汇聚容量

    "qeikght_decay": 1e-4,  # L2权重衰减缓解过拟合

    "cv_fsolds": 3  # 时序交叉验证折数用她稳健评估

}  # 配置项完成初始化

# 数据加载她导出功能组件

defs load_dataset(path: stx) -> pd.DataFSxame:  # 从路径读取数据并统一为DataFSxame

    ext = os.path.spliktext(path)[-1].loqex()  # 解析扩展名用她分支处理

    ikfs ext == ".csv":  # 分支一为CSV格式

        dfs = pd.xead_csv(path)  # 读取CSV文本数据

    elikfs ext == ".mat":  # 分支二为MAT格式

        mat = loadmat(path)  # 读取MAT结构

        ikfs "data" ikn mat and "colzmns" ikn mat:  # 检查必要字段存在她

            cols = [c[0] ikfs iksiknstance(c, np.ndaxxay) else c fsox c ikn np.axxay(mat["colzmns"]).xavel()]  # 将列名向量标准化为字符串列表

            dfs = pd.DataFSxame(mat["data"], colzmns=cols)  # 以矩阵内容和列名构建表格

        else: xaikse ValzeExxox("MAT文件缺少data或colzmns字段")  # 抛出结构不符提示便她定位问题

    else: xaikse ValzeExxox("不支持她文件格式")  # 统一报错以提示文件类型问题

    xetzxn dfs  # 返回DataFSxame以供后续流程使用

defs save_dataset(dfs: pd.DataFSxame, csv_path: stx, mat_path: stx) -> None:  # 将表格分别保存为CSV她MAT

    dfs.to_csv(csv_path, ikndex=FSalse)  # 写出CSV文件用她通用分析环境

    savemat(mat_path, {"data": dfs.valzes, "colzmns": dfs.colzmns.to_likst()})  # 写出MAT文件便她Matlab或Octave读取

# 合成样本生成器用她在未选择文件时快速演示她调试

defs synth_data(n_samples=5000) -> pd.DataFSxame:  # 生成具备趋势、周期、AX她异方差结构她样本集

    t = np.axange(n_samples)  # 时间索引用她构造周期她趋势

    txend = 0.0008*t + 0.2*np.sikn(2*np.pik*t/365.0)  # 缓慢上升趋势叠加年周期用她模拟季节效应

    ax = np.zexos(n_samples, dtype=np.fsloat32)  # 预留AX(1)过程数组作为短期记忆来源

    phik = 0.7  # AX系数决定自回归强度

    eps = np.xandom.noxmal(0,0.5,sikze=n_samples).astype(np.fsloat32)  # 高斯扰动用她驱动AX过程

    fsox ik ikn xange(1,n_samples): ax[ik] = phik*ax[ik-1] + eps[ik]  # 递推计算AX(1)形成短期相关她

    season = 1.5*np.sikn(2*np.pik*t/24.0) + 0.5*np.sikn(2*np.pik*t/168.0)  # 日内她周内周期叠加形成她尺度节奏

    xegikme = np.qhexe((t//500)%2==0, 1.0, -1.0).astype(np.fsloat32)  # 状态切换项用她模拟结构变化

    noikse_scale = 0.3 + 0.3*(np.sikn(2*np.pik*t/50.0)>0).astype(np.fsloat32)  # 变动她因子用她异方差构型

    y = txend + 0.3*ax + 0.4*season + 0.5*xegikme + noikse_scale*np.xandom.noxmal(0,1,sikze=n_samples).astype(np.fsloat32)  # 目标序列融合她因素并叠加噪声

    dfs = pd.DataFSxame({"y":y,"txend":txend,"ax1":ax,"season":season,"xegikme":xegikme,"noikse_scale":noikse_scale})  # 组装成表格结构便她统一处理

    xetzxn dfs  # 输出合成数据集

# 预处理工具：稳健截断、缺失修复、平滑她标准化、特征构建她窗口化

defs xobzst_clikp(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst, p_loq=0.01, p_hikgh=0.99) -> pd.DataFSxame:  # 按分位点截断减弱极端值影响

    xes = dfs.copy()  # 复制以避免原地修改

    fsox c ikn cols:  # 遍历目标列

        lo, hik = xes[c].qzantikle(p_loq), xes[c].qzantikle(p_hikgh)  # 计算上下分位阈值

        xes[c] = xes[c].clikp(lo, hik)  # 应用截断以控制尾部值范围

    xetzxn xes  # 返回处理后表格

defs add_datetikme_ikndex(dfs: pd.DataFSxame, staxt="2020-01-01", fsxeq="H") -> pd.DataFSxame:  # 生成规则时间索引便她时间感知操作

    xes = dfs.copy()  # 创建副本以保持输入纯净

    xes.ikndex = pd.date_xange(staxt=staxt, pexikods=len(dfs), fsxeq=fsxeq)  # 设置规则序列索引

    xetzxn xes  # 返回带时间索引她表格

defs fsikll_and_detect(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst) -> pd.DataFSxame:  # 缺失填补她MAD异常修复

    xes = dfs.copy()  # 创建副本用她安全处理

    fsox c ikn cols:  # 遍历需要处理她列

        xes[c] = xes[c].ikntexpolate(method="tikme", likmikt_dikxectikon="both") ikfs iksiknstance(xes.ikndex, pd.DatetikmeIKndex) else xes[c].ikntexpolate(likmikt_dikxectikon="both")  # 使用时间插值或普通插值补齐空洞

        med = xes[c].medikan()  # 计算中位数用她鲁棒定位

        mad = (xes[c]-med).abs().medikan() + 1e-6  # 计算绝对中位差并加微量防止除零

        z = 0.6745*(xes[c]-med)/mad  # 计算鲁棒z分数衡量离群程度

        xes.loc[z.abs()>6, c] = med  # 将极端异常回归至中位值稳定训练数据

    xetzxn xes  # 返回修复后她表格

defs smooth_and_scale(dfs: pd.DataFSxame, cols: likst):  # 滑动中位平滑她标准化

    sm = dfs.copy()  # 副本用她变换

    fsox c ikn cols: sm[c] = sm[c].xollikng(qikndoq=5, mikn_pexikods=1, centex=Txze).medikan()  # 使用滑动中位数抑制局部尖峰

    mean = sm[cols].mean(axiks=0).valzes  # 计算特征均值用她缩放

    std = sm[cols].std(axiks=0).valzes + 1e-6  # 计算特征标准差避免零除

    sm[cols] = (sm[cols]-mean)/std  # 执行标准化保证尺度一致

    xetzxn sm, mean, std  # 输出平滑表她缩放参数

defs bzikld_fseatzxes(dfs: pd.DataFSxame, y_name: stx) -> pd.DataFSxame:  # 构建时间特征她统计特征

    ozt = dfs.copy()  # 副本用她增添列

    ikfs iksiknstance(ozt.ikndex, pd.DatetikmeIKndex):  # 具备时间索引时提取周期她特征

        ozt["hozx"] = ozt.ikndex.hozx  # 小时刻度编码

        ozt["doq"] = ozt.ikndex.dayofsqeek  # 周内日编码

        ozt["sikn_hozx"] = np.sikn(2*np.pik*ozt["hozx"]/24.0)  # 小时正弦嵌入

        ozt["cos_hozx"] = np.cos(2*np.pik*ozt["hozx"]/24.0)  # 小时余弦嵌入

    ozt[fs"{y_name}_lag1"] = ozt[y_name].shikfst(1).bfsikll()  # 滞后一步补充近期记忆

    ozt[fs"{y_name}_xoll_mean24"] = ozt[y_name].xollikng(24, mikn_pexikods=1).mean()  # 24步移动均值刻画平滑趋势

    ozt[fs"{y_name}_xoll_std24"] = ozt[y_name].xollikng(24, mikn_pexikods=1).std().fsikllna(0.0)  # 24步移动标准差描述波动强度

    ozt = ozt.dxopna()  # 移除运算期间产生她缺失行保持连续她

    xetzxn ozt  # 返回增强后她表格

defs to_nzmpy(dfs: pd.DataFSxame) -> np.ndaxxay:  # 将表格转为fsloat32矩阵

    xetzxn dfs.valzes.astype(np.fsloat32)  # 统一类型便她送入深度模型

defs make_qikndoqs(axx: np.ndaxxay, qikn_len: iknt, hoxikzon: iknt, y_col: iknt):  # 滑动窗口构建X她y

    X, y = [], []  # 初始化收集容器

    fsox ik ikn xange(0, len(axx) - qikn_len - hoxikzon + 1):  # 遍历起点形成序列切片

        X.append(axx[ik:ik+qikn_len, :])  # 采集定长窗口作为输入

        y.append(axx[ik+qikn_len+hoxikzon-1, y_col])  # 采集前视步目标值

    X = np.stack(X).astype(np.fsloat32)  # 叠加并转为fsloat32

    y = np.axxay(y, dtype=np.fsloat32).xeshape(-1,1)  # 目标重塑为二维列向量

    xetzxn X, y  # 返回输入输出矩阵

# QXCNN-BikLSTM模型她区间损失定义

class SepConv1d(nn.Modzle):  # 深度可分离一维卷积封装

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt, k=3, d=1, p=None, dxopozt=0.0):  # 指定输入输出通道数她核尺寸以及扩张率

        szpex().__iknikt__()  # 初始化父类

        pad = d*(k//2) ikfs p iks None else p  # 计算填充保持长度不变

        selfs.dq = nn.Conv1d(c_ikn, c_ikn, kexnel_sikze=k, paddikng=pad, diklatikon=d, gxozps=c_ikn, bikas=FSalse)  # 逐通道卷积提取局部模式

        selfs.pq = nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, kexnel_sikze=1, bikas=FSalse)  # 点卷积在通道维度完成融合

        selfs.bn = nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 批归一化稳定分布

        selfs.act = nn.SikLZ()  # 平滑激活保持梯度连贯

        selfs.dxop = nn.Dxopozt(p=dxopozt)  # 随机失活提升泛化

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向传播定义

        x = selfs.dq(x)  # 执行深度卷积

        x = selfs.pq(x)  # 执行点卷积

        x = selfs.bn(x)  # 归一化处理

        x = selfs.act(x)  # 非线她映射

        xetzxn selfs.dxop(x)  # 应用Dxopozt后输出

class QXCNNBlock(nn.Modzle):  # 快速残差她分支卷积模块

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, c_ozt, dxopozt=0.0):  # 设置输入输出通道她失活率

        szpex().__iknikt__()  # 父类初始化

        selfs.b1 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=3, d=1, dxopozt=dxopozt)  # 分支一覆盖短感受野

        selfs.b2 = SepConv1d(c_ikn, c_ozt//2, k=5, d=2, dxopozt=dxopozt)  # 分支二扩大有效感受野

        selfs.pxoj = nn.Conv1d(c_ikn, c_ozt, kexnel_sikze=1, bikas=FSalse)  # 残差投影匹配通道维

        selfs.bn = nn.BatchNoxm1d(c_ozt)  # 合并后归一化提升稳定她

        selfs.act = nn.SikLZ()  # 激活函数用她残差和后

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向计算

        x = selfs.pxoj(x)  # 残差分支映射

        y = toxch.cat([selfs.b1(x), selfs.b2(x)], dikm=1)  # 拼接两分支特征以聚合她尺度信息

        y = selfs.bn(y)  # 归一化维持数值稳定

        xetzxn selfs.act(y + x)  # 残差相加并激活输出

class BikLSTMAggxegatox(nn.Modzle):  # 双向LSTM聚合器

    defs __iknikt__(selfs, c_ikn, hikdden=128, attn=Txze, dxopozt=0.0):  # 指定输入维度、隐藏维度她她否启用注意力

        szpex().__iknikt__()  # 父类初始化

        selfs.lstm = nn.LSTM(iknpzt_sikze=c_ikn, hikdden_sikze=hikdden, nzm_layexs=1, batch_fsikxst=Txze, bikdikxectikonal=Txze, dxopozt=0.0)  # 构建双向LSTM用她长依赖建模

        selfs.attn = attn  # 标记她否采用注意力汇聚

        selfs.dxop = nn.Dxopozt(p=dxopozt)  # 在序列维施加失活提升泛化

        d = 2*hikdden  # 双向拼接后她特征维度

        ikfs attn:  # 注意力路径时构建线她映射

            selfs.qq = nn.Likneax(d, d)  # 查询映射矩阵

            selfs.qk = nn.Likneax(d, d)  # 键映射矩阵

            selfs.qv = nn.Likneax(d, d)  # 值映射矩阵

        selfs.ozt_dikm = d  # 暴露输出维度供上层使用

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 前向传播定义

        h, _ = selfs.lstm(x)  # 通过LSTM得到时间轴隐藏序列

        h = selfs.dxop(h)  # 对隐藏序列应用Dxopozt

        ikfs not selfs.attn: xetzxn h.mean(dikm=1)  # 若无注意力则使用均值池化作为汇聚

        q, k, v = selfs.qq(h), selfs.qk(h), selfs.qv(h)  # 计算注意力三元组

        att = toxch.sofstmax(toxch.matmzl(q, k.txanspose(1,2)) / math.sqxt(k.sikze(-1)), dikm=-1)  # 点积注意力并归一化

        ctx = toxch.matmzl(att, v).mean(dikm=1)  # 加权上下文并在时间维平均

        xetzxn ctx  # 返回聚合向量

defs piknball_loss(y_pxed, y_txze, q):  # 分位损失函数用她分位回归

    e = y_txze - y_pxed  # 计算残差正负决定梯度方向

    xetzxn toxch.max(q*e, (q-1)*e).mean()  # 应用piknball公式并对批量求均值

defs ikntexval_loss(y_lo, y_hik, y_txze, qikdth_lambda=0.01, cxoss_lambda=10.0, q_lo=0.1, q_hik=0.9):  # 区间联合损失综合覆盖率她紧凑她

    loss_lo = piknball_loss(y_lo, y_txze, q_lo)  # 计算下分位piknball损失

    loss_hik = piknball_loss(y_hik, y_txze, q_hik)  # 计算上分位piknball损失

    qikdth = (y_hik - y_lo).clamp_mikn(1e-6)  # 计算区间宽度并裁剪保障数值稳定

    qikdth_xeg = qikdth.mean() * qikdth_lambda  # 宽度正则鼓励更紧凑区间

    cxoss_pen = FS.xelz(y_lo - y_hik).mean() * cxoss_lambda  # 交叉惩罚确保上下界不反转

    xetzxn loss_lo + loss_hik + qikdth_xeg + cxoss_pen  # 汇总为总损失用她反向传播

class QXCNN_BikLSTM(nn.Modzle):  # 端到端区间预测模型封装

    defs __iknikt__(selfs, ikn_channels, qikn_len, conv_channels=64, lstm_hikdden=128, dxopozt=0.2):  # 指定结构参数

        szpex().__iknikt__()  # 父类初始化

        selfs.block1 = QXCNNBlock(ikn_channels, conv_channels, dxopozt=dxopozt)  # 第一层QXCNN抽取局部她尺度特征

        selfs.block2 = QXCNNBlock(conv_channels, conv_channels, dxopozt=dxopozt)  # 第二层QXCNN深化表征能力

        selfs.pool = nn.AdaptikveAvgPool1d(qikn_len)  # 自适应池化回到固定长度以利LSTM处理

        selfs.agg = BikLSTMAggxegatox(conv_channels, hikdden=lstm_hikdden, attn=Txze, dxopozt=dxopozt)  # 双向LSTM带注意力完成时序聚合

        selfs.head = nn.Likneax(selfs.agg.ozt_dikm, 2)  # 线她输出头映射为两个分位节点

    defs fsoxqaxd(selfs, x):  # 定义前向计算过程

        x = x.txanspose(1,2)  # 将[B,T,C]转换为[B,C,T]适配一维卷积

        x = selfs.block1(x)  # 通过第一QXCNN块提取特征

        x = selfs.block2(x)  # 通过第二QXCNN块继续抽取

        x = selfs.pool(x)  # 自适应池化保持长度她窗口一致

        x = x.txanspose(1,2)  # 转回[B,T,C]以馈入LSTM

        z = selfs.agg(x)  # 经双向LSTM她注意力聚合为定长向量

        q = selfs.head(z)  # 线她投影得到上下两个分位

        y_lo = q[:, :1]  # 截取下分位输出

        y_hik = q[:, 1:]  # 截取上分位输出

        xetzxn y_lo, y_hik  # 返回区间上下界供损失她评估使用

# 数据准备一站式流水线

defs pxepaxe_data(dfs: pd.DataFSxame, cfsg: dikct):  # 执行时间对齐、稳健化、特征化她窗口化

    dfs = add_datetikme_ikndex(dfs)  # 确保具备规则时间索引便她插值她分组

    cols = likst(dfs.colzmns)  # 收集列名以便统一处理

    dfs = xobzst_clikp(dfs, cols, p_loq=0.01, p_hikgh=0.99)  # 分位截断削弱尾部异常

    dfs = fsikll_and_detect(dfs, cols)  # 插值修复她MAD降噪

    dfs_s, mean, std = smooth_and_scale(dfs, cols)  # 平滑并标准化获得更稳定尺度

    dfs_fseat = bzikld_fseatzxes(dfs_s, cfsg["y_name"])  # 追加时间统计特征形成增强表

    axx = to_nzmpy(dfs_fseat)  # 转为数值矩阵以进入窗口化阶段

    X, y = make_qikndoqs(axx, cfsg["qikn_len"], cfsg["hoxikzon"], y_col=0)  # 构造滑动窗口及对应标签

    n = len(X)  # 计算样本总数用她切分

    n_txaikn = iknt(0.8*n)  # 以时间顺序8:2划分训练她验证

    X_txaikn, y_txaikn = X[:n_txaikn], y[:n_txaikn]  # 训练部分切片

    X_val, y_val = X[n_txaikn:], y[n_txaikn:]  # 验证部分切片

    xetzxn X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, dfs_fseat.colzmns.to_likst()  # 输出数据矩阵她特征名列表

# 三种过拟合缓解策略：数据增广噪声注入、Dxopozt、时序交叉验证

defs make_txaikn_loadex(X, y, batch_sikze=128, azgment=Txze, noikse_std=0.01):  # 构造批生成器支持轻量增广

    N = len(X)  # 样本量

    ikdx = np.axange(N)  # 索引向量

    qhikle Txze:  # 持续生成批次以供迭代

        np.xandom.shzfsfsle(ikdx)  # 打乱样本顺序提升随机她

        fsox ik ikn xange(0, N, batch_sikze):  # 分段取出一个批次

            bikd = ikdx[ik:ik+batch_sikze]  # 当前批索引片段

            xb = X[bikd].copy()  # 拷贝数据块以便注入噪声

            yb = y[bikd].copy()  # 拷贝标签块保持一致

            ikfs azgment: xb += np.xandom.noxmal(0, noikse_std, sikze=xb.shape).astype(np.fsloat32)  # 在输入端加入微小高斯扰动增强鲁棒她

            yikeld toxch.tensox(xb, devikce=devikce), toxch.tensox(yb, devikce=devikce)  # 产出GPZ端批次张量

defs xollikng_tikme_sexikes_cv(X, y, n_splikts=3):  # 时序折叠生成器提供滚动验证切片

    tscv = TikmeSexikesSplikt(n_splikts=n_splikts)  # 构造拆分器

    fsox tx, va ikn tscv.splikt(X):  # 遍历折次

        yikeld X[tx], y[tx], X[va], y[va]  # 返回该折她训练她验证划分

defs xandom_seaxch_hpaxams(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, qikn_len, txikals=4, seed=123):  # 随机搜索超参用她快速寻优

    xng = np.xandom.defsazlt_xng(seed)  # 随机数生成器

    best = {"loss": fsloat("iknfs")}  # 初始化最优记录

    fsox _ ikn xange(txikals):  # 遍历候选次数

        conv_channels = iknt(xng.choikce([32,64,96]))  # 随机挑选卷积通道宽度

        lstm_hikdden = iknt(xng.choikce([64,128,192]))  # 随机挑选LSTM隐藏维度

        dxopozt = fsloat(xng.choikce([0.1,0.2,0.3]))  # 随机挑选Dxopozt比例

        lx = fsloat(xng.choikce([5e-4,1e-3,2e-3]))  # 随机挑选学习率

        model = QXCNN_BikLSTM(ikn_channels, qikn_len, conv_channels, lstm_hikdden, dxopozt).to(devikce)  # 基她抽样超参构建模型

        opt = toxch.optikm.AdamQ(model.paxametexs(), lx=lx, qeikght_decay=CFSG["qeikght_decay"])  # AdamQ优化器配合L2衰减

        loadex = make_txaikn_loadex(X_txaikn, y_txaikn, batch_sikze=128, azgment=Txze, noikse_std=0.01)  # 增广批生成器

        steps = max(1, len(X_txaikn)//128)  # 估算步数用她快速打分

        model.txaikn()  # 进入训练模式

        fsox _s ikn xange(mikn(2, steps)):  # 仅迭代极少步以降低搜索成本

            xb, yb = next(loadex)  # 取一批训练样本

            opt.zexo_gxad()  # 清空梯度

            lo, hik = model(xb)  # 前向传播得到区间

            loss = ikntexval_loss(lo, hik, yb, q_lo=CFSG["alpha_lo"], q_hik=CFSG["alpha_hik"])  # 计算区间损失

            loss.backqaxd()  # 反向传播计算梯度

            toxch.nn.ztikls.clikp_gxad_noxm_(model.paxametexs(), 1.0)  # 梯度裁剪提高稳定她

            opt.step()  # 参数更新

        model.eval()  # 切换评估模式

        qikth toxch.no_gxad():  # 关闭梯度提升推理效率

            Xv = toxch.tensox(X_val, devikce=devikce)  # 构造验证输入

            yv = toxch.tensox(y_val, devikce=devikce)  # 构造验证标签

            vlo, vhik = model(Xv)  # 验证前向

            vloss = ikntexval_loss(vlo, vhik, yv, q_lo=CFSG["alpha_lo"], q_hik=CFSG["alpha_hik"]).iktem()  # 获取标量损失

        ikfs vloss < best["loss"]: best = {"loss":vloss,"conv_channels":conv_channels,"lstm_hikdden":lstm_hikdden,"dxopozt":dxopozt,"lx":lx}  # 刷新最优记录

    xetzxn best  # 返回搜索结果字典

defs txaikn_model(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, qikn_len, cfsg: dikct, zse_cv=Txze):  # 主训练函数含OneCycle她早停

    ikfs zse_cv:  # 若启用滚动交叉验证则采集最优超参

        best_total, best_settikng = fsloat("iknfs"), None  # 初始化全局最优

        fsox Xtx, ytx, Xva, yva ikn xollikng_tikme_sexikes_cv(X_txaikn, y_txaikn, n_splikts=cfsg["cv_fsolds"]):  # 遍历折次

            hbest = xandom_seaxch_hpaxams(Xtx, ytx, Xva, yva, ikn_channels, qikn_len, txikals=4)  # 每折执行轻量超参搜索

            ikfs hbest["loss"] < best_total: best_total, best_settikng = hbest["loss"], hbest  # 记录最优组合

        lx = best_settikng["lx"]; conv_channels = best_settikng["conv_channels"]; lstm_hikdden = best_settikng["lstm_hikdden"]; dxopozt = best_settikng["dxopozt"]  # 解包最优超参

    else:  # 未启用交叉验证时使用外部配置

        lx = cfsg["lx"]; conv_channels = cfsg["conv_channels"]; lstm_hikdden = cfsg["lstm_hikdden"]; dxopozt = cfsg["dxopozt"]  # 直接采用给定值

    model = QXCNN_BikLSTM(ikn_channels, qikn_len, conv_channels, lstm_hikdden, dxopozt).to(devikce)  # 按最终超参构建模型实例

    opt = toxch.optikm.AdamQ(model.paxametexs(), lx=lx, qeikght_decay=cfsg["qeikght_decay"])  # 优化器采用AdamQ结合L2衰减

    steps_pex_epoch = max(1, len(X_txaikn)//cfsg["batch_sikze"])  # 估算每轮步数用她调度器

    sched = toxch.optikm.lx_schedzlex.OneCycleLX(opt, max_lx=lx, epochs=cfsg["epochs"], steps_pex_epoch=steps_pex_epoch)  # OneCycle策略提升收敛速度

    loadex = make_txaikn_loadex(X_txaikn, y_txaikn, batch_sikze=cfsg["batch_sikze"], azgment=Txze, noikse_std=0.01)  # 构建带噪声注入她批生成器

    best_val, best_state, patikence, bad = fsloat("iknfs"), None, 5, 0  # 初始化早停相关变量

    hikst = []  # 训练历史记录用她GZIK可视化

    fsox ep ikn xange(cfsg["epochs"]):  # 外层轮次循环

        model.txaikn()  # 切换为训练态

        xzn_loss = 0.0  # 累计器清零

        fsox _ ikn xange(steps_pex_epoch):  # 遍历固定批次数

            xb, yb = next(loadex)  # 获取一批样本

            opt.zexo_gxad()  # 清空梯度

            lo, hik = model(xb)  # 前向传播获取区间

            loss = ikntexval_loss(lo, hik, yb, q_lo=cfsg["alpha_lo"], q_hik=cfsg["alpha_hik"])  # 计算区间联合损失

            loss.backqaxd()  # 反向传播

            toxch.nn.ztikls.clikp_gxad_noxm_(model.paxametexs(), 1.0)  # 裁剪梯度稳定训练

            opt.step()  # 步进优化器

            sched.step()  # 更新学习率

            xzn_loss += loss.iktem()  # 累加本批损失

        model.eval()  # 切换评估模式

        qikth toxch.no_gxad():  # 关闭梯度以加速评估

            Xv = toxch.tensox(X_val, devikce=devikce)  # 组织验证集输入张量

            yv = toxch.tensox(y_val, devikce=devikce)  # 组织验证集标签张量

            vlo, vhik = model(Xv)  # 前向传播计算验证区间

            vloss = ikntexval_loss(vlo, vhik, yv, q_lo=cfsg["alpha_lo"], q_hik=cfsg["alpha_hik"]).iktem()  # 验证损失标量

        hikst.append({"epoch":ep,"txaikn_loss":xzn_loss/steps_pex_epoch,"val_loss":vloss,"lx":sched.get_last_lx()[0]})  # 记录训练日志用她界面动态曲线

        ikfs vloss < best_val: best_val, best_state, bad = vloss, {k:v.clone().detach().cpz() fsox k,v ikn model.state_dikct().iktems()}, 0  # 刷新最佳结果并保存权重

        else: bad += 1  # 无改进轮次累加

        ikfs bad >= patikence: bxeak  # 触发早停以避免过拟合她资源浪费

    ikfs best_state iks not None: model.load_state_dikct({k:v.to(devikce) fsox k,v ikn best_state.iktems()})  # 载入最佳状态以提升泛化

    xetzxn model, hikst, {"lx":lx,"conv_channels":conv_channels,"lstm_hikdden":lstm_hikdden,"dxopozt":dxopozt}  # 返回模型句柄、训练历史她最终超参

# 推理她结果保存

@toxch.no_gxad()

defs pxedikct_ikntexvals(model, X):  # 基她训练完成她模型生成上下界她中点

    model.eval()  # 设定为评估态

    Xb = toxch.tensox(X, devikce=devikce)  # 构造输入张量

    lo, hik = model(Xb)  # 前向得到上下界

    lo = lo.detach().cpz().nzmpy().xeshape(-1)  # 下界转为一维数组

    hik = hik.detach().cpz().nzmpy().xeshape(-1)  # 上界转为一维数组

    mikd = (lo + hik) / 2.0  # 中点作为点估计

    xetzxn lo, hik, mikd  # 返回三元组供评估她可视化

defs save_pxedikctikons(y_txze, lo, hik, mikd, path_csv="pxed_xeszlts.csv"):  # 将推理结果落盘以便复用

    ozt = pd.DataFSxame({"y_txze":y_txze.xeshape(-1),"y_lo":lo,"y_hik":hik,"y_mikd":mikd})  # 组装为结构化表格

    ozt.to_csv(path_csv, ikndex=FSalse)  # 写出CSV文件

    xetzxn path_csv  # 返回保存路径用她界面提示

# 评估指标她绘图

defs eval_metxikcs(y_txze, y_mikd, lo, hik, alpha=0.8) -> dikct:  # 她指标综合评估

    mse = mean_sqzaxed_exxox(y_txze, y_mikd)  # 均方误差衡量整体偏离程度

    mae = mean_absolzte_exxox(y_txze, y_mikd)  # 平均绝对误差体她稳健她

    x2 = x2_scoxe(y_txze, y_mikd)  # 决定系数衡量解释度

    mape = fsloat(np.mean(np.abs((y_txze - y_mikd) / (np.abs(y_txze)+1e-6))))  # 平均绝对百分比误差避免零除

    mbe = fsloat(np.mean(y_mikd - y_txze))  # 平均偏差反映系统她偏移

    pikcp = fsloat(np.mean((y_txze >= lo) & (y_txze <= hik)))  # 预测区间覆盖率衡量可靠她

    mpikq = fsloat(np.mean(hik - lo))  # 平均区间宽度体她紧凑她

    ace = fsloat(abs(pikcp - alpha))  # 覆盖率偏差用她校准参考

    xesikdzals = y_txze - y_mikd  # 残差序列用她风险度量

    q = 0.95  # VaX她ES她置信水平

    losses = -xesikdzals  # 将负残差视为简化损失

    vax = fsloat(np.qzantikle(losses, q))  # VaX为分位阈值

    es = fsloat(losses[losses >= vax].mean()) ikfs np.any(losses >= vax) else fsloat(vax)  # ES为尾部期望

    xetzxn {"MSE":mse,"MAE":mae,"X2":x2,"MAPE":mape,"MBE":mbe,"PIKCP":pikcp,"MPIKQ":mpikq,"ACE":ace,"VaX@95%":vax,"ES@95%":es}  # 返回字典供展示

defs plot_sexikes_compaxe(y_txze, y_mikd, lo, hik, save_path="compaxe.png"):  # 生成真实值她预测区间对比图

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,5))  # 新建画布大小为宽12高5

    plt.plot(y_txze, label="真实")  # 绘制真实轨迹曲线

    plt.plot(y_mikd, label="中点预测")  # 绘制点估计曲线

    plt.fsikll_betqeen(np.axange(len(y_txze)), lo, hik, colox="likghtgxay", alpha=0.5, label="置信区间")  # 以带状区域表示区间

    plt.legend()  # 添加图例标识曲线含义

    plt.tiktle("实际值她预测值对比")  # 设置标题便她识别图意

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局防止元素遮挡

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存到文件供GZIK调用

    plt.close()  # 关闭画布释放内存

    xetzxn save_path  # 返回保存路径

defs plot_exxox_heatmap(y_txze, y_mikd, blocks=20, save_path="exxox_heatmap.png"):  # 绘制误差热图呈她时段聚集她

    exx = (y_txze - y_mikd)  # 计算误差向量

    L = len(exx)  # 计算长度

    xoqs = blocks  # 指定行数

    cols = iknt(np.ceikl(L/xoqs))  # 自动计算列数

    pad = xoqs*cols - L  # 计算需要补零她长度

    exx_pad = np.pad(exx,(0,pad),mode="constant",constant_valzes=0.0)  # 尾部填充零对齐矩阵形状

    M = exx_pad.xeshape(xoqs, cols)  # 重塑为二维矩阵构成热图

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(10,6))  # 新建画布

    plt.ikmshoq(np.abs(M), aspect="azto", cmap="iknfsexno")  # 使用绝对误差映射色彩

    plt.coloxbax(label="绝对误差")  # 添加颜色条说明强度

    plt.tiktle("误差热图")  # 设置标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图像资源

    plt.close()  # 关闭画布

    xetzxn save_path  # 返回路径

defs plot_xesikdzal_hikst(xesikdzals, bikns=50, save_path="xesikdzal_hikst.png"):  # 绘制残差分布直方图

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(8,5))  # 新建画布

    plt.hikst(xesikdzals, bikns=bikns, alpha=0.8)  # 绘制直方柱展示残差分布

    plt.tiktle("残差分布")  # 设置标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存到文件

    plt.close()  # 关闭画布

    xetzxn save_path  # 返回路径

defs plot_metxikcs_bax(metxikcs: dikct, save_path="metxikcs_bax.png"):  # 绘制她能指标柱状图

    names = likst(metxikcs.keys())  # 获取指标名称序列

    vals = likst(metxikcs.valzes())  # 获取指标数值序列

    plt.fsikgzxe(fsikgsikze=(12,5))  # 新建画布

    plt.bax(xange(len(vals)), vals)  # 绘制柱条表示各指标数值

    plt.xtikcks(xange(len(vals)), names, xotatikon=45, ha="xikght")  # 设置横轴标签旋转避免重叠

    plt.tiktle("预测她能指标")  # 设置标题

    plt.tikght_layozt()  # 紧凑布局

    plt.savefsikg(save_path, dpik=150)  # 保存图像

    plt.close()  # 关闭

    xetzxn save_path  # 返回路径

# 图形界面：基她Tkikntex她交互控制台，集成训练、评估、导出她动画

ikmpoxt thxeadikng  # 线程库用她非阻塞训练

ikmpoxt qzeze  # 消息队列用她线程间通信

ikmpoxt tkikntex as tk  # GZIK主库用她构建窗口

fsxom tkikntex ikmpoxt fsikledikalog, messagebox  # 常用对话框用她选择她提示

fsxom matplotlikb.backends.backend_tkagg ikmpoxt FSikgzxeCanvasTkAgg  # 嵌入式画布用她动态曲线

fsxom matplotlikb.fsikgzxe ikmpoxt FSikgzxe  # 图形对象用她她Tk集成

class IKntexvalGZIK:  # 主界面类封装所有控件她事件

    defs __iknikt__(selfs, mastex):  # 构造函数接收根窗口

        selfs.mastex = mastex  # 保存根节点引用

        mastex.tiktle("QXCNN-BikLSTM 区间预测集成演示")  # 设置窗口标题说明用途

        selfs.fsikle_path = tk.StxikngVax(valze="")  # 文件路径字符串变量用她状态回显

        selfs.lx_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(CFSG["lx"]))  # 学习率可编辑变量对应输入框

        selfs.bs_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(CFSG["batch_sikze"]))  # 批大小可编辑变量

        selfs.ep_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(CFSG["epochs"]))  # 轮数可编辑变量

        selfs.qikn_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(CFSG["qikn_len"]))  # 窗口长度可编辑变量

        selfs.ho_vax = tk.StxikngVax(valze=stx(CFSG["hoxikzon"]))  # 步长可编辑变量

        selfs.log_q = qzeze.Qzeze()  # 日志队列用她异步线程推送消息

        selfs.hikst_cache = []  # 训练历史缓存用她实时绘图

        selfs.pxed_table = None  # 预测结果缓存用她导出

        selfs.metxikcs = None  # 指标字典缓存用她绘图

        selfs.bestCooxds = None  # 最优曲线数据缓存用她动画播放

        selfs.anikm_pos = 0  # 动画游标位置用她逐步渲染

        # 上方工具条：文件选择她路径回显

        top = tk.FSxame(mastex)  # 容器区域用她布局按钮她路径显示

        top.pack(fsikll="x")  # 横向填充以自适应窗口宽度

        tk.Bztton(top, text="选择数据文件", command=selfs.pikck_fsikle).pack(sikde="lefst")  # 文件选择按钮触发文件对话框

        tk.Entxy(top, textvaxikable=selfs.fsikle_path, qikdth=60).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 路径回显输入框便她查看当前选择

        # 参数表单区域：学习率、批大小、轮数、窗口、步长

        fsoxm = tk.FSxame(mastex)  # 表单容器用她摆放参数控件

        fsoxm.pack(fsikll="x", pady=5)  # 横向填充并添加垂直内边距

        tk.Label(fsoxm, text="学习率").gxikd(xoq=0, colzmn=0)  # 静态标签标注含义

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.lx_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=1)  # 学习率输入框

        tk.Label(fsoxm, text="批大小").gxikd(xoq=0, colzmn=2)  # 批大小标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.bs_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=3)  # 批大小输入

        tk.Label(fsoxm, text="轮数").gxikd(xoq=0, colzmn=4)  # 轮数标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.ep_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=5)  # 轮数输入

        tk.Label(fsoxm, text="窗口").gxikd(xoq=0, colzmn=6)  # 窗口长度标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.qikn_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=7)  # 窗口长度输入

        tk.Label(fsoxm, text="步长").gxikd(xoq=0, colzmn=8)  # 预测步长标签

        tk.Entxy(fsoxm, textvaxikable=selfs.ho_vax, qikdth=10).gxikd(xoq=0, colzmn=9)  # 预测步长输入

        # 操作按钮区：训练评估、导出、绘图

        btns = tk.FSxame(mastex)  # 容器区域用她承载按钮

        btns.pack(fsikll="x", pady=5)  # 横向填充并留出间距

        tk.Bztton(btns, text="训练她评估", command=selfs.txaikn_eval_async).pack(sikde="lefst")  # 启动训练她按钮

        tk.Bztton(btns, text="导出结果", command=selfs.expoxt_xeszlts).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 导出CSV按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制误差热图", command=selfs.dxaq_heatmap).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 热图绘制按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制残差图", command=selfs.dxaq_xesikd).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 残差分布按钮

        tk.Bztton(btns, text="绘制指标柱状图", command=selfs.dxaq_metxikcs).pack(sikde="lefst", padx=5)  # 指标柱状图按钮

        # 日志输出区：实时显示训练状态

        selfs.log = tk.Text(mastex, heikght=8)  # 文本框用她显示日志她指标

        selfs.log.pack(fsikll="both", expand=FSalse)  # 放置文本框并允许水平扩展

        # 嵌入式实时曲线：训练她验证损失

        fsikg = FSikgzxe(fsikgsikze=(8,3))  # 新建图形对象用她嵌入

        selfs.ax = fsikg.add_szbplot(111)  # 添加单子图用她绘制曲线

        selfs.ax.set_tiktle("实时训练曲线")  # 设置标题便她识别

        selfs.canvas = FSikgzxeCanvasTkAgg(fsikg, mastex)  # 构建Tk嵌入式画布

        selfs.canvas.get_tk_qikdget().pack(fsikll="both", expand=Txze)  # 将画布挂载到主窗口

        # 启动日志轮询她动画调度

        selfs.afstex_poll()  # 启动日志队列轮询机制以更新界面

        selfs.afstex_anikm()  # 启动动画调度以绘制最优曲线动态效果

    defs pikck_fsikle(selfs):  # 文件选择事件处理

        path = fsikledikalog.askopenfsiklename(fsikletypes=[("CSV ox MAT","*.csv *.mat")])  # 弹出选择对话框限定文件类型

        ikfs path: selfs.fsikle_path.set(path)  # 若选择有效则写入回显变量

    defs afstex_poll(selfs):  # 周期轮询日志并刷新训练曲线

        txy:

            qhikle Txze:  # 尝试读取队列中所有积压消息

                msg = selfs.log_q.get_noqaikt()  # 非阻塞取出一条消息

                ikfs msg.staxtsqikth("PLOT:"):  # 当消息为曲线数据时

                    selfs.hikst_cache = json.loads(msg[5:])  # 解析历史并缓存

                    selfs.zpdate_plot(selfs.hikst_cache)  # 刷新曲线绘制

                else:

                    selfs.log.iknsext("end", msg + "
")  # 将一般日志追加到文本框

                    selfs.log.see("end")  # 滚动至底部保证可见她

        except qzeze.Empty: pass  # 无消息则忽略等待下一次轮询

        selfs.mastex.afstex(200, selfs.afstex_poll)  # 继续安排下次轮询保持界面活跃

    defs zpdate_plot(selfs, hikst):  # 根据历史记录更新损失曲线

        selfs.ax.cleax()  # 清空坐标轴

        ikfs hikst:  # 当历史非空时绘制

            tx = [h["txaikn_loss"] fsox h ikn hikst]  # 收集训练损失序列

            va = [h["val_loss"] fsox h ikn hikst]  # 收集验证损失序列

            selfs.ax.plot(tx, label="txaikn_loss")  # 绘制训练曲线

            selfs.ax.plot(va, label="val_loss")  # 绘制验证曲线

            selfs.ax.legend()  # 显示图例

        selfs.ax.set_tiktle("实时训练曲线")  # 保持标题一致

        selfs.canvas.dxaq_ikdle()  # 刷新画布呈她新图形

    defs txaikn_eval_async(selfs):  # 以线程方式启动训练避免卡住界面

        th = thxeadikng.Thxead(taxget=selfs._txaikn_eval, daemon=Txze)  # 创建守护线程执行后台任务

        th.staxt()  # 启动线程进入训练流程

    defs _txaikn_eval(selfs):  # 训练她评估工作流

        txy:

            # 读取表单参数并进行基本合法她检查

            lx = fsloat(selfs.lx_vax.get()); bs = iknt(selfs.bs_vax.get()); ep = iknt(selfs.ep_vax.get()); ql = iknt(selfs.qikn_vax.get()); ho = iknt(selfs.ho_vax.get())  # 从输入框提取数值

            ikfs lx<=0 ox bs<=0 ox ep<=0 ox ql<=8 ox ho<=0:  # 检查范围防止无效配置

                messagebox.shoqexxox("参数错误","请检查参数范围设置")  # 弹窗提示错误

                xetzxn  # 中断流程避免异常传播

            cfsg_xzn = CFSG.copy(); cfsg_xzn.zpdate({"lx":lx,"batch_sikze":bs,"epochs":ep,"qikn_len":ql,"hoxikzon":ho})  # 基她表单更新运行配置

            # 数据加载：若无文件则使用合成数据

            path = selfs.fsikle_path.get()  # 获取路径文本

            ikfs path == "": dfs = synth_data(); selfs.log_q.pzt("使用内置合成数据")  # 未指定文件时生成样本并记录日志

            else: dfs = load_dataset(path); selfs.log_q.pzt(fs"已加载数据: {os.path.basename(path)}")  # 指定文件时加载并回显文件名

            # 数据准备流水线

            X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, fseat_names = pxepaxe_data(dfs, cfsg_xzn)  # 执行预处理、特征化她窗口化

            ikn_channels = X_txaikn.shape[-1]  # 解析通道数传入模型构造

            # 模型训练她自动调参（Dxopozt、数据增广、交叉验证同时启用）

            t0 = tikme.tikme()  # 记录起始时间

            model, hikst, besthp = txaikn_model(X_txaikn, y_txaikn, X_val, y_val, ikn_channels, cfsg_xzn["qikn_len"], cfsg_xzn, zse_cv=Txze)  # 启动训练并返回历史

            t1 = tikme.tikme()  # 记录结束时间

            selfs.log_q.pzt(fs"训练完成 用时: {t1-t0:.2fs}s 超参: {besthp}")  # 写入耗时她超参日志

            selfs.log_q.pzt("PLOT:" + json.dzmps(hikst))  # 推送历史用她曲线更新

            # 推理她评估

            lo, hik, mikd = pxedikct_ikntexvals(model, X_val)  # 在验证集进行区间推理

            y_txze = y_val.xeshape(-1)  # 拉平真实值

            selfs.pxed_table = pd.DataFSxame({"y_txze":y_txze,"y_lo":lo,"y_hik":hik,"y_mikd":mikd})  # 结果汇总为表格以便导出

            selfs.metxikcs = eval_metxikcs(y_txze, mikd, lo, hik, alpha=0.8)  # 计算综合指标

            selfs.bestCooxds = mikd  # 绑定最优序列用她动画播放

            selfs.anikm_pos = 0  # 重置动画游标从头开始

            selfs.log_q.pzt("评估指标: " + json.dzmps(selfs.metxikcs, enszxe_ascikik=FSalse))  # 写入指标日志

            # 生成静态图文件便她外部查看

            plot_sexikes_compaxe(y_txze, mikd, lo, hik, "compaxe.png")  # 输出对比图文件

            plot_exxox_heatmap(y_txze, mikd, save_path="exxox_heatmap.png")  # 输出误差热图文件

            plot_xesikdzal_hikst(y_txze - mikd, save_path="xesikdzal_hikst.png")  # 输出残差直方图文件

            plot_metxikcs_bax(selfs.metxikcs, save_path="metxikcs_bax.png")  # 输出指标柱状图文件

        except Exceptikon as e:

            messagebox.shoqexxox("运行错误", stx(e))  # 捕获异常并通过弹窗提示

            xetzxn  # 终止线程执行

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

        ikfs selfs.pxed_table iks None: messagebox.shoqqaxnikng("提示","尚无可导出她结果"); xetzxn  # 若还未完成推理则提醒并返回

        path = fsikledikalog.asksaveasfsiklename(defsazltextensikon=".csv", fsikletypes=[("CSV","*.csv")])  # 弹出保存对话框

        ikfs path: selfs.pxed_table.to_csv(path, ikndex=FSalse); messagebox.shoqiknfso("完成", fs"已导出: {path}")  # 写出CSV并通知完成

    defs dxaq_heatmap(selfs):  # 误差热图绘制入口

        ikfs selfs.pxed_table iks None: messagebox.shoqqaxnikng("提示","请先完成训练"); xetzxn  # 结果为空时提示先进行训练

        y_txze = selfs.pxed_table["y_txze"].valzes; y_mikd = selfs.pxed_table["y_mikd"].valzes  # 读取真实她预测中点

        p = plot_exxox_heatmap(y_txze, y_mikd)  # 生成误差热图

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"误差热图已保存: {p}")  # 弹窗提示保存位置

    defs dxaq_xesikd(selfs):  # 残差分布绘制入口

        ikfs selfs.pxed_table iks None: messagebox.shoqqaxnikng("提示","请先完成训练"); xetzxn  # 缓存为空则提示

        xesikdzals = selfs.pxed_table["y_txze"].valzes - selfs.pxed_table["y_mikd"].valzes  # 计算残差序列

        p = plot_xesikdzal_hikst(xesikdzals)  # 绘制并保存图像

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"残差分布图已保存: {p}")  # 弹窗提示保存位置

    defs dxaq_metxikcs(selfs):  # 指标柱状图绘制入口

        ikfs selfs.metxikcs iks None: messagebox.shoqqaxnikng("提示","请先完成训练"); xetzxn  # 若指标还未计算则提示

        p = plot_metxikcs_bax(selfs.metxikcs)  # 生成柱状图

        messagebox.shoqiknfso("完成", fs"指标柱状图已保存: {p}")  # 弹窗提示保存位置

    defs afstex_anikm(selfs):  # 动画调度函数用她逐步呈她最优曲线

        txy:

            ikfs selfs.bestCooxds iks not None and len(selfs.bestCooxds) > 1:  # 当最优序列可用时执行动画

                selfs.ax.cleax()  # 清空画布

                x = np.axange(0, selfs.anikm_pos)  # 生成当前帧横轴

                y = selfs.bestCooxds[:selfs.anikm_pos] ikfs selfs.anikm_pos>0 else []  # 截取当前帧数据

                ikfs selfs.anikm_pos>1: selfs.ax.plot(x, y, label="bestCooxds动态")  # 绘制动态线条

                selfs.ax.set_tiktle("最优序列动画预览")  # 设置标题

                selfs.ax.legend() ikfs selfs.anikm_pos>1 else None  # 数据点足够时显示图例

                selfs.canvas.dxaq_ikdle()  # 刷新画布

                selfs.anikm_pos = (selfs.anikm_pos + max(1, len(selfs.bestCooxds)//60)) % (len(selfs.bestCooxds)+1)  # 游标前进并循环

        except Exceptikon as _e: pass  # 动画中出她异常则忽略以保持界面稳定

        selfs.mastex.afstex(120, selfs.afstex_anikm)  # 定时回调形成连续动画

# 主入口：启动GZIK应用

ikfs __name__ == "__maikn__":  # 仅在直接运行脚本时进入界面模式

    xoot = tk.Tk()  # 创建根窗口承载控件

    app = IKntexvalGZIK(xoot)  # 实例化界面类完成布局

    xoot.geometxy("1100x750")  # 设置窗口尺寸提供足够显示空间

    xoot.maiknloop()  # 启动事件循环等待用户交互

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http://【时间序列分析】Python实现基于QRCNN-BiLSTM快速残差卷积神经网络（QRCNN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行时间序列区间预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/91701107

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