Python實現基于CEEMDAN-PE自適應噪聲完備集合經驗模態分解（CEEMDAN）結合排列熵（PE）進行時間序列預測的詳細項目實例含完整的程序GUI設計和代碼

目錄(PE)進行時間序列預測的詳細項目實例 3 4項目目標與意義 41.提高時間序列預測的精度 42.解決非線性和非平穩性問題 53.增強模型的自適應性 54.降低噪聲對預測的影響 55.為多領域應用提供新思路 5項目挑戰及解決方案 51.時間序列數據噪聲問題 52.模態混疊問題 53.非線性信號處理問題 64.計算效率問題 65.參數選擇問題 6項目特點與創新 6 62.提高了預測的精度與穩定性 63.適應性強，廣泛適用 64.能夠處理高維和長序列數據 75.簡單高效的計算模型 7項目應用領域 71.金融市場分析 72.氣象預測 73.工業設備監測 74.生物醫學信號分析 75.交通流量預測 8項目效果預測圖程序設計及代碼示例 8項目模型架構 91.數據預處理 3.排列熵(PE)特征提取 4.模型訓練與預測 項目模型描述及代碼示例 1 1 3.計算排列熵 4.模型訓練與預測(使用SVR) 項目模型算法流程圖 項目目錄結構設計及各模塊功能說明 項目應該注意事項 3.排列熵的選擇 4.機器學習模型的選擇與調優 5.模型評估與優化 6.計算資源和效率 項目部署與應用 系統架構設計 部署平臺與環境準備 實時數據流處理 前端展示與結果導出 安全性與用戶隱私 故障恢復與系統備份 模型更新與維護 項目未來改進方向 1.數據多樣性與模型泛化能力 2.更高效的特征提取方法 3.模型集成與深度學習應用 5.自適應模型優化與在線學習 6.大數據處理與分布式計算 7.可解釋性與透明度 8.無監督學習與深度集成方法 項目總結與結論 20 20清空環境變量 關閉報警信息 關閉開啟的圖窗 清空變量 清空命令行 檢查環境所需的工具箱 21配置GPU加速 第二階段：數據準備 23文本處理與數據窗口化 數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 數據分析(平滑異常數據、歸一化和標準化等) 24 25 25第三階段：算法設計和模型構建及訓練 25提取排列熵特征 26構建模型(使用LSTM) 27第四階段：防止過擬合及參數調整 防止過擬合 28超參數調整 增加數據集 優化超參數 探索更多高級技術 第五階段：精美GUI界面 精美GUI界面 界面更新與錯誤提示 3第六階段：評估模型性能 繪制誤差熱圖 繪制殘差圖 繪制ROC曲線 繪制預測性能指標柱狀圖 Python實現基于聲完備集合經驗模態分解(合排列熵(PE)進行時間序列預測的詳細項目實例項目背景介紹在復雜的非線性、不規則的時間序列中提取出有價值的信息，成為了一個關鍵的研究方向。傳統的時間序列分析方法，如自回歸模型(AR)、滑信號非線性問題。為了解決這些問題，經驗模態分解(EMD)和其改進方法CEEMDAN (CompleteEnsembleEmpiricalModeDecompositionwithAdaptiveNoise)應運而生。有效提高了分解的穩定性。它能將復雜的時間序列分解成多個固有模態函數(IMFs),并且每個IMF代表信號的不同頻率成分，這為信號的精細分析提供了有效的工具。另一方面，排列熵(PE)作為一種衡量時間序列復雜性的工具，能夠本項目旨在結合CEEMDAN與PE,開展基于CEEMDAN-PE的時間序列預測方法研究，通過分項目目標與意義時間序列預測通常面臨著噪聲干擾和信號模態混疊等問每個分量的分解更加準確。結合排列熵(PE)后，模型能夠進一步根據各分量的復雜度調整在實際應用中，時間序列往往包含大量噪聲，這些噪聲對傳統預測模型的影響較大。信號，而PE的計算可以進一步去除無關的噪聲信息。EMD分解方法在處理復雜信號時，往往會出現模態混疊的現象，導致分解結果不準確。許多實際時間序列數據呈現非線性特征，傳統線性模型無法有效捕捉到這些復雜關系。項目特點與創新本項目的最大創新在于結合了CEEMDAN和PE時間序列的噪聲干擾和模態混疊問題，PE通過結合CEEMDAN和PE,本項目能夠更加精確地分解信號并量化各分量的復雜性，從而提通過引入CEEMDAN進行信號分解，可以將高維和長時間序列數據轉化為多個低維的成分，簡化了問題的復雜性。而排列熵的計算則幫助進一步提高了對復雜數據的處理能力。盡管涉及到較復雜的分解過程，但CEEMDAN和PE的計算方法相對簡單，易于實現。通過并行計算和優化算法，能夠在大規模數據集上實現高效的預測。項目應用領域在金融市場中，股市、外匯市場等時間序列數據通常具有高度的波動性和非線性特征。CEEMDAN-PE結合方法能夠精確分析市場波動規律，提供準確的價格預測、風險評估等信息，為投資決策提供支持。氣象數據本身具有強烈的非線性和復雜性，傳統的氣象預測方法難以應對這些問題。通過應用CEEMDAN-PE方法，可以有效分解氣象數據中的不同成分，并對其復雜性進行量化，從而提供更加準確的氣象預報。在工業設備的振動信號監測中，CEEMDAN-PE方法能夠有效提取設備運行過程中的動態特性，幫助檢測設備的潛在故障。通過對設備的振動信號進行預測，可以提前發現問題，減少設備故障發生率，降低維護成本。在生物醫學領域，心電圖(ECG)和腦電圖(EEG)等信號具有非線性、非平穩性特點，難以通過傳統方法進行有效預測。CEEMDAN-PE方法能夠提取信號中的有效成分，并量化其復雜性，為疾病診斷和健康監測提供精準支持。5.交通流量預測項目效果預測圖程序設計及代碼示例python復制importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScafromsklearn.metricsimportmefromscipy.statsimportpear#讀取數據data=pd.read_csv('time_series_time_series=data['v#數據歸一化scaler=MinMaxScaler()time_series_scaled=scaler.fit_transform(time_series.reshape(-1,1))IMFs=ceemdan(time_series_scaled.flatten())#提取IMF分量#排列熵計算defpermutation_entropy(signal,m=3,tau=1):sub_sequence=signal[i:isorted_sub=sorted(sub_sequence)permutations.append([sub_sequence.index(val)forvalin_,counts=np.unique(permutations,axis=0,return_counts=Trprob=counts/len(permutatireturnPEpe_imf_2=permutation_entropy(IMF_2)#可視化IMF分量plt.figure(figsize=(12,plt.plot(time_series_scaled,label='Originalplt.title('Originalplt.plot(IMF_2,label=plt.title(f’IMF2withPE:{pe_imf_2}')plt.show()項目模型架構本項目結合自適應噪聲完備集合經驗模態分解(CEEMDAN)和排列熵(PE),設計一個適用于時間序列預測的綜合模型。該模型利用CEEMDAN分解時間序列信號為多個固有模態函數 (IMF),再利用PE對每個IMF的復雜性進行量化，進而進行預測。模型的架構包括數據預處理、信號分解、特征提取、建模與預測等步驟，每一步都至關重要，精確執行能夠顯著提高預測的準確性和穩定性。1.數據預處理首先，時間序列數據需要進行預處理，常見的操作包括去噪、歸一化、填補缺失值等。數據的預處理確保模型能夠準確處理不規則或缺失的時間序列。算法原理：數據預處理的目標是清理并規范輸入數據，使得模型能夠更加準確地捕捉到信號中的潛在規律。歸一化操作是將數據縮放到一個統一的范圍(例如[0,1]),以確保不同特征的尺度不對模型訓練產生不利影響。2.CEEMDAN分解CEEMDAN是一種經驗模態分解方法，通過引入噪聲分解技術，能夠將復雜的非線性時間序列分解為多個具有物理意義的固有模態函數(IMF)。CEEMDAN解決了EMD中存在的模態混疊問題，使分解結果更加穩定且能有效去噪。算法原理：CEEMDAN基于經驗模態分解(EMD),通過在每次分解過程中加入適當的噪聲，確保每一層分解結果不受噪聲干擾。此外，CEEMDAN能夠通過自適應方式生成每個IMF,并根據這些IMF來重構信號。3.排列熵(PE)特征提取排列熵(PE)是一種衡量時間序列復雜度的指標，它通過考慮時間序列中數值排列的模式來反映數據的動態特性。通過對CEEMDAN分解的每個IMF計算PE,可以量化每個模態的復雜性，用于后續的模型訓練。算法原理：PE通過將時間序列劃分為多個子序列，并通過排列這些子序列來生成排列模式。排列模式的復雜性即為時間序列的排列熵。較高的排列熵值表示時間序列具有更高的復雜度和隨機性。算法原理：算法原理：python復制fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerdata=pd.read_csv('time_series_data.csv')#讀取時間序列數據time_series=data['value'].values#獲取時間序列的值#數據歸一化time_series_scaled=scaler.fit_transform(time_series.reshape(-1,1))解釋：首先導入所需的庫，讀取時間序列數據，并使用MinMaxScaler對數據進行歸一化，確保數據的范圍統一，提高模型的穩定性和訓練效率。pythonfromPyEMDimportCE#對時間序列進行分解解釋：使用PyEMD庫中的CEEMDAN類對歸一化后的時間序列進行分解。分解后的結果IMFs為多個固有模態函數(IMF)。pythondefpermutation_entropy(signal,m=3,tau=1):permutations.append([sub_sequence.index(val)forvalin_,counts=np.unique(permutations,axis=0,return_counts=True)prob=counts/len(permutati#計算每個IMF的排列熵4.模型訓練與預測(使用SVR)python復制fromsklearn.metricsimportmesvr=SVR(kernel='rbf',C=1,epsilon=0.1)#初始化支持向量回歸模型#準備訓練數據，使用IMF的PE值作為特征X_train=np.array(pe_imfs).reshape(-1,1)#將PE值作為特征輸入y_train=time_series_scaled[1:]#使用歸一化后的時間序列作為標簽#模型訓練#進行預測y_pred=svr.predict(X_t#計算預測誤差mae=mean_absolute_error(y_train,y_pred)#計算平均絕對誤差print(f'MeanAbsoluteError:{mae}')項目模型算法流程圖復制1.數據預處理-讀取時間序列數據-數據清洗(缺失值填補、異常值處理)-數據歸一化-將時間序列輸入CEEMDAN分解一得到多個IMF(固有模態函數)3.特征提取(排列熵計算)-對每個IMF計算排列熵(PE)4.模型訓練-使用機器學習模型(如SVR)對PE特征進行訓練一訓練出預測模型5.預測與評估-使用訓練好的模型進行預測6.結果優化一調整模型參數以優化預測效果項目目錄結構設計及各模塊功能說明復制data/#存放原始數據及預處理后的數據——processed_data.cSV#預處理后的時間序列數據文件scripts/#存放Python腳本文件data_preprocessing.py#數據預處理腳本ceemdan_decomposition.py#CEEMDAN分解腳本pe_calculation.py#排列熵計算腳本model_training.py#模型訓練與評估腳本outputs/#存放輸出結果及圖表predictions.cSV#模型預測結果evaluation__metrics.txt#模型評估指標文件README.md#項目說明文件項目應該注意事項設置會導致分解結果不準確，從而影響后續的PE計算和模型訓練。排列熵對時間序列的復雜性進行度量。需要根據數據的性質合理設置嵌入維度和延遲時間，項目部署與應用施步驟。系統架構設計是項目順利運行的關鍵。整個架構設計基于微服務架構模式，前端和后端通過API進行交互，保證系統的靈活性和可擴展性。前端界面展示主要通過Web界面和可視化圖表，允許用戶輸入時間序列數據并實時查看預測結果。后端則負責CEEMDAN-PE模型的訓練與推理、數據處理、模型管理等任務。系統的核心計算模塊在后端實現，前端和后端通過RESTfulAPI進行無縫連接，保證數據的實時傳輸與處理。模型的部署平臺可選擇基于云計算的基礎設施，如AWS、Azure或本地服務器。為了保障系統的高效性和可伸縮性，選擇容器化部署(如Docker)是最佳方案。環境準備包括選擇合適的操作系統、安裝必需的深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch)、模型所需的依賴包(如PyEMD、scikit-learn、pandas等),并進行環境配置以支持高效的并行計算。模型的加載與優化是部署過程中的重要環節。對于時間序列預測模型，需要對已訓練好的模型進行序列化(如使用joblib或pickle進行保存),在部署時加載模型進行預測。此外，通過不斷優化模型的超參數，如CEEMDAN分解的噪聲幅度、排列熵的嵌入維度等，可以提高模型的預測精度與穩定性。優化過程中可以使用網格搜索、隨機搜索等方法自動調整超參數，進一步提升模型的效果。實時數據流處理是確保系統實時響應和預測能力的重要方面。部署后，系統需要接收來自傳感器、API或數據庫的時間序列數據，并及時進行處理。使用消息隊列(如Kafka、RabbitMQ)來實現數據的實時傳輸與分發，在數據到達后，系統會將數據送入CEEMDAN分解模塊，再通過PE進行特征提取，最后將結果傳遞給模型進行預測。可視化是時間序列預測應用的重要環節。用戶界面展示預測結果時，能夠直觀呈現預測趨勢、誤差區間和歷史數據的對比。通過圖表(如折線圖、熱力圖等)展現數據變化，可以幫助用戶做出快速決策。前端界面可以使用React或Vue.js進行開發，結合Chart.js、D3.js等可視化庫展示結果。過采用深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch)支持的GPU加速，顯著提高了模型預測的為了確保系統的穩定運行，必須實施有效的系統監控與管理。通過使用監控工具(如Prometheus、Grafana)實時監控系統的CPU、內存、磁盤和網絡等資源使用情況。同時，通過日志系統(如ELKStack)收集運行日志，分析系統性能，及時發現并解決問題。為了保證模型的更新與迭代效率，CI/CD(持續集成/持續部署)管道非常重要。每次提交新API服務與業務集成據(如用戶數據、預測結果)進行加密，并實施嚴格的權限控制機制，確保不同角色的用戶項目未來改進方向(SE)、Lyapunov指數等，以提高特征提取的全面性與準確性，增強模型學習模型(如LSTM、GRU等)結合，進行多模型融合。這種方式可能幫助模型更好地捕捉入分布式計算架構(如Spark、Dask等),使得系統能夠處理大規模的高維數據，提升系統法(如自編碼器、聚類分析等)來增強模型的適應性和魯棒性。結合深度集成方法將有助于項目總結與結論的先進技術，如深度學習、集成學習等，模型python復制#清空當前環境變量os.environ.clear()#清空操作系統環境變量python復制#關閉警告信息warnings.filterwarnings("ignore")#關閉所有警告python#關閉所有圖窗importmatplotlib.pyplotasplt.close('all')#關閉所有圖窗解釋：這行代碼使用matplotlib.pyplot中的plt.close('all')命令，關閉所有已python#清空環境變量解釋：delglobals()清空了當前的全局變量，確保環境干凈，沒清空命令行清空命令行(輸出窗口)可以幫助程序輸出更加整潔。這里我們可以通過系統命令清理命令pythonos.system('cls'if=='nt'else'clear')#根據操作系統選擇清空命令行解釋：os.system('cls')用于Windows系統清空命令行屏幕，而os.system('clear')python復制#檢查并安裝必要的工具箱required_libraries=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-learn','pyemd','tensorflow','kera print(f"{lib}isnotinstalled.Installingpython復制importtensorflowastffromtensorflow.python.clientimpor#檢查是否有可用的GPUdefcheck_gpu():local_device_protos=device_lib.list_local_devices()fordeviceinlocalifdevice.device_type=='GPU':數據導入和導出功能，以便用戶管理數據集python#從CSV文件導入數據defprint(f"Errorloadingdata:{e}")defsave_data(data,filepath):data.to_csv(filepath,iprint("Datasavedsuccessfullprint(f"Errorsaving保存為CSV文件。兩者都采用try...except結構以便捕獲并處理任何異常。pythondefcreate_sliding_window(data,window_size):foriinrange(len(dwindows.append(data[i:i+window_size])解釋：create_sliding_window函數通過滑動窗口技術生成時間序列數據的子序列。window_size參數指定窗口的大小，生成的每個子序列可以用于模型訓練。數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)python復制#填補缺失值和異常值處理defclean_data(data):#填補缺失值data.fillna(data.mean(),inplace=True)#使用均值填補缺失值#檢查并處理異常值data=data[(data>data.quantile(0.01))&(data<data.quantile(0.99))]#過濾掉異常值數據分析(平滑異常數據、歸一化和標準化等)python復制#歸一化defnormalize_data(data):return(data-data.min())/(d#標準化defstandardize_data(data):特征提取與序列創建python復制#特征提取frompyentropyimportdefextract_features(data):#使用排列熵提取特征pe=permutation_entropy(seq,order=3,delay=1)劃分訓練集和測試集python復制#劃分數據集defsplit_data(data,test_size=0.2):train,test=train_test_split(data,test_size=test_si參數設置python復制#設置模型參數window_size=30#時間窗口大小test_size=0.2#測試集比例第三階段：算法設計和模型構建及訓練python復制defceemdan_decompose(data):returnimfs提取排列熵特征python復制#提取排列熵特征frompyentropyimportpdefextract_permutation_entropy(imfs):forimfinimfs:pe=permutation_entropy(imf,order=3,delay=1)#使用排列熵提取每個IMF的特征構建模型(使用LSTM)python復制#LSTM模型構建model.add(Dropout(0.2))#Dropout層防止過擬合model.add(Dropout(0model.add(Dense(1))#輸出層pile(optimizer=Adam(),loss='mean_squared_error')測輸出。訓練模型python復制fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScdeftrain_lstm_model(train_data,test_data,window_size):#數據歸一化scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))train_scaled=scaler.fit_transfotest_scaled=scaler.transform(test_data)#將時間序列數據轉化為LSTM輸入格式foriinrange(X_train.append(train_scaled[i-window_sizy_train.append(train_scaled[X_train,y_train=np.array(X_train),np.aX_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],X_train.shape[1],1))#構建并訓練LSTM模型model=build_lstm_model((X_train.shape[1],model.fit(X_train,y_train,epochs=20,batch_size=32,vepython復制#防止過擬合：L2正則化、早停、數據增強defbuild_lstm_with_regularization(input_shape):model.add(LSTM(64,activation='relu',input_shape=inkernel_regularizer=12(0.01)))#L2正則化model.add(Dropout(0.3))#Dropout層model.add(LSTM(32,activationkernel_regularizer=12(0.model.add(Dropout(0pile(optimizer=Adam(),loss='mean_squaredeftrain_with_early_stopping(X_train,y_train,patience=10):early_stopping=EarlyStopping(monitor='loss',patience=patience,restore_best_weightsmodel=build_lstm_with_regularization((X_train.shape[1],1))model.fit(X_train,y_train,epochs=100,batch_callbacks=[early_stoppipython復制#超參數調整：使用交叉驗證調參fromsklearn.model_selefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressordefcreate_model_with_params(input_shape,units=64,dropout_rate=0.2):model=Sequentiamodel.add(LSTM(units,activation='relu',input_shape=inmodel.add(Dropout(dropout_rmodel.add(LSTM(units//2,activation='relu'))model.add(Dropout(dropout_pile(optimizer=Adam(),loss='mean_squaredefgrid_search_lstm(X_train,y_train):model=KerasRegressor(build_fn=create_model_withinput_shape=(X_train.shape[1],1),epochs=10,batch_sizegrid=GridSearchCV(estimator=model,param_grid=param_grid,cgrid_result=grid.fit(X_trprint(f"Bestparams:{grid_result.best_params_}")returngrid_result.bespython復制#增加數據集：通過生成更多的數據來增強訓練defaugment_data(data,augmentation_factor=2):foriinrange(auaugmented_data.append(data*np.random.uniform(0.95,1.05))#增加輕微的噪聲returnnp.concatenate(augmented_dat優化超參數python#優化超參數：探索更多延遲和隱藏層大小的組合defoptimize_lstm_parameters(X_train,y_train):window_sizes=[20feedback_delays=[hidden_layer_sizes=[32,64,128]forhidden_sizeinhidden_layer_sizeprint(f"Trainingmodelwithwindow_size={window_size},feedback_delay={feedback_delay},hidden_size=#此處調用LSTM模型訓練函數#train_lstm_model(X_train,y_train,wind探索更多高級技術python#高級技術：添加注意力機制defbuild_lstm_with_attention(input_shape):model.add(LSTM(64,activation='relu',input_shape=inpureturn_sequences=Trmodel.add(Attention())#加入注意力機制model.add(LSTM(32,activation='pile(optimizer=Adam(),loss='mean_squared解釋：這里通過在LSTM模型中添加Attention層來實現注意力機制。注意力機制有助于第五階段：精美GUI界面精美GUI界面python復制fromtkinterimportfiledimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_square#創建主窗口root=tk.Tk()root.title("CEEMDAN-PETimeSeriesPrediction")#設置窗口大小root.geometry('600x5#選擇數據文件模塊defselect_file():file_path=filedialog.askopenfilename(title="Selectfiletypes=[("CSViffile_path:file_label.config(text=f"SelectedFile:{file_path}")messagebox.showwarning("FileSelecti#設置模型參數模塊defset_params():globallearning_rate,batch_size,epochslearning_rate=float(learning_rate_entry.gbatch_size=int(batch_size_entry.get())messagebox.showinfo("ParametersSet",f"LearningRate:{learning_rate}\nBatch#模型訓練模塊deftrain_model():#模型訓練函數，假設train_lstm_model函數已實現X_train,y_train=load_data(file_label.cget("tex")[1])#數據加載model=train_lstm_model(X_train,y_train,batch_size,epochs)#訓練模型#訓練結果展示plt.figure(figsize=(8,plt.plot(history.history['loss'],label='TrainLoss')plt.title('TrainingLoplt.show()#保存模型model.save("time_series_modmessagebox.showinfo("ModelTrained","Modelhasbeenmessagebox.showerror("Error",f"Errorduringmodeltraining:#文件選擇標簽file_label=tk.Label(root,te#文件選擇按鈕file_button=tk.Button(root,text="Ch#參數設置模塊tk.Label(root,text="LearningRatk.Label(root,text="BatchSize:").pbatch_size_entry=tk.Entry(root)batch_size_entry.pactk.Label(root,text="Epochs:")epochs_entry=tk.Entry(root)#設置參數按鈕param_button=tk.Button(root,text="SetParameters",param_button.pack(pady=#模型訓練按鈕train_button=tk.Button(root,text="TrainModel#運行主循環python復制defevaluate_model(model,X_test,y_test,scaler):y_pred=scaler.inverse_transform(y_pred)#還原歸一化數據y_test=scaler.inverse_transfmse=mean_squared_error(y_python復制fromsklearn.metricsimportr2_score,mean_absolute_error,defcompute_metrics(y_test,y_pred):mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)#MSEmbe=np.mean(y_predreturn{'R2':r2,'MAE':mae,'MAPE':mape,'MSE':mse,'MBE':mbe}繪制誤差熱圖python復制importmatplotlib.pyplotadefplot_error_heatmap(y_test,y_pred):error_matrix=np.array(errorplt.figure(figsize=(8,sns.heatmap(error_matrix,cmap='coolplt.title("PredictionErrorHeatmap")plt.show()繪制殘差圖python復制defplot_residuals(y_test,y_pred):residuals=y_pred-y_testplt.figure(figsize=(8,plt.scatter(y_test,residuplt.axhline(0,color='red',linestyle=plt.ylabel('Residuaplt.title('ResidualsPlot')plt.show()python復制defplot_roc_curve(y_test,y_pred):fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred)plt.figure(figsize=(8,plt.plot(fpr,tpr,color='blue',label=f'ROCcurve(area=plt.plot([0,1],[0,1],color='gray',linestyle='plt.xlabel('FalsePositiveRate')plt.ylabel('TruePositiveRate’)plt.title('ReceiverOperatingCharacteristic(ROC)’)plt.legend(loc='lowerrigh繪制預測性能指標柱狀圖python復制defplot_performance_metrics(metrics):metrics_names=list(metrics.keys())metrics_values=list(metriplt.figure(figsize=(8,plt.bar(metrics_names,metrics_vaplt.title('ModelPerform完整代碼整合封裝python復制fromsklearn.preprocessingimportfromsklearn.metricsimportmean_squarmean_absolute_error,mean_absolute_percentagefromscipy.statsiimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense,Dropoutfromtensorflow.keras.optimizers#數據加載和預處理defload_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)#假設數據集中的目標列是"Value"values=data["Val#數據標準化defpreprocess_data(data,window_size=5):scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))data_scaled=scaler.fit_transform(data.reshape(-1,1))#將數據縮放至0和1之間foriinrange(len(data_scaled)-window_siX.append(data_scaled[i:i+window_siy.append(data_scaled[i+window_size,0])X,y=np.array(X),np.returnX,y,scalerdefceemdan_decompose(data):IMFs=ceemdan(data)#使用CEEMDAN算法分解數據#排列熵(PE)計算defpermutation_entropy(data,m=3,tau=1):ifn<m:returnnp.nandata_matrix=np.array([data[i:i+m]fordata_matrix=np.array([rankdata(row)forrowindata_matrix])#使用rankdata將數據轉化為秩序distances=np.linalg.norm(data_matrix[:,:,None]-data_matrix[:,None,:],axis=1)#計算距離矩陣deftrain_lstm_model(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10):model.add(LSTM(units=50,return_sequenceinput_shape=(X_train.shamodel.add(Dropout(0model.add(LSTM(units=50,return_sequences=model.add(Dropout(0model.add(Dense(pile(optimizer=Adam(learning_ratemodel.fit(X_train,y_train,epochs=epochs,batch_size=ba#繪制訓練損失圖defplot_loss(history):plt.figure(figsize=(8,plt.plot(history.history['loss'],label='Trainplt.title('TrainingLoss')plt.show()#繪制ROC曲線defplot_roc_curve(y_test,y_pred):fpr,tpr,thresholds=roc_curplt.figure(figsize=(8,plt.plot(fpr,tpr,color='blue’,label=f'ROCcurve(areaplt.plot([0,1],[0,1],color='gray',linestyle='plt.xlabel('FalsePositiveRate’)plt.ylabel('TruePosplt.title('ReceiverOperatin