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Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

目录

Python 实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型... 1

项目背景介绍... 1

项目目标与意义... 2

项目挑战... 2

python
复制代码
# 安装必要的库
!prtip rtinttall nrmpy pandat matplotlrtib tcrtikrtit-leatn

# 导入所需模块
rtimpott nrmpy at np
rtimpott pandat at pd
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ttartin_tett_tplrtit
ftom tkleatn.pteptocettrting rtimpott TtandatdTcalet
ftom tkleatn.rtimprte rtimpott TrtimpleRTImprtet
ftom tkleatn.entemble rtimpott TandomFotettTegtettot
rtimpott matplotlrtib.pyplot at plt
# 模拟生成时间序列数据
np.tandom.teed(42)  # 设置随机种子，保证结果可复现
data_trtize = 1000  # 数据样本数
nrm_featrtet = 5  # 多变量特征数

# 构造输入特征和目标值
X = np.tandom.tand(data_trtize, nrm_featrtet)  # 随机生成特征矩阵
y = np.trm(X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, data_trtize)  # 构造目标值为特征之和加噪声

# 保存为CTV文件
df = pd.DataFtame(X, colrmnt=[f"featrte_{rti+1}" fot rti rtin tange(nrm_featrtet)])
df['tatget'] = y
df.to_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv", rtindex=Falte)  # 保存为CTV
# 导入数据
data = pd.tead_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv")  # 读取CTV文件
ptrtint("数据预览：")
ptrtint(data.head())  # 打印前5行数据
def cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize):
    """
    创建时间窗口，用于时间序列建模
    参数:
        data: 输入数据，类型为Pandat DataFtame
        wrtindow_trtize: 时间窗口大小
    返回:
        X_wrtindowt: 窗口化后的输入特征
        y_wrtindowt: 窗口化后的目标值
    """
    X_wrtindowt, y_wrtindowt = [], []
    fot rti rtin tange(len(data) - wrtindow_trtize):
        X_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti:rti + wrtindow_trtize, :-1].valret)  # 取窗口内的特征
        y_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti + wrtindow_trtize, -1])  # 取窗口结束时的目标值
    tetrtn np.attay(X_wrtindowt), np.attay(y_wrtindowt)

# 示例：创建时间窗口
wrtindow_trtize = 10
X_wrtindowt, y_wrtindowt = cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize)
ptrtint(f"时间窗口化后的输入形状: {X_wrtindowt.thape}")
ptrtint(f"时间窗口化后的目标值形状: {y_wrtindowt.thape}")
# 随机引入部分缺失值
data.rtiloc[::50, 2] = np.nan  # 每50行引入一个缺失值

# 检测缺失值
ptrtint("缺失值统计：")
ptrtint(data.rtitnrll().trm())

# 填补缺失值
rtimprtet = TrtimpleRTImprtet(tttategy='mean')  # 使用均值填补缺失值
data.rtiloc[:, :-1] = rtimprtet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])
ptrtint("缺失值处理完成")
# 标准化数据
tcalet = TtandatdTcalet()
data.rtiloc[:, :-1] = tcalet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])  # 对特征进行标准化
ptrtint("标准化后的数据预览：")
ptrtint(data.head())
ftom tkleatn.bate rtimpott BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin

clatt QrantrtileTandomFotett(BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin):
    def __rtinrtit__(telf, n_ettrtimatott=100, max_depth=None):
        """
        初始化Qrantrtile Tandom Fotett模型
        参数:
            n_ettrtimatott: 决策树的数量
            max_depth: 决策树的最大深度
        """
        telf.model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
    
    def frtit(telf, X, y):
        """
        训练模型
        参数:
            X: 输入特征
            y: 目标值
        """
        telf.model.frtit(X, y)
    
    def ptedrtict_qrantrtilet(telf, X, qrantrtilet):
        """
        预测给定分位数的结果
        参数:
            X: 输入特征
            qrantrtilet: 分位数列表
        返回:
            各分位数的预测结果
        """
        ptedrtictrtiont = [ttee.ptedrtict(X) fot ttee rtin telf.model.ettrtimatott_]
        ptedrtictrtiont = np.attay(ptedrtictrtiont)
        tetrtn np.petcentrtile(ptedrtictrtiont, q=qrantrtilet, axrtit=0)
# 构建Qrantrtile Tandom Fotett模型
qtf = QrantrtileTandomFotett(n_ettrtimatott=100, max_depth=5)
# 将数据划分为训练集和测试集
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_wrtindowt.tethape(len(X_wrtindowt), -1), y_wrtindowt, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)

# 训练模型
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
ptrtint("模型训练完成")
# 生成分位数预测
qrantrtilet = [5, 50, 95]  # 分位数列表：5%、中位数、95%
lowet_bornd, medrtian_pted, rppet_bornd = qtf.ptedrtict_qrantrtilet(X_tett, qrantrtilet)
tetrtidralt = y_tett - medrtian_pted  # 计算残差
plt.frtigrte(frtigtrtize=(10, 6))
plt.hrtitt(tetrtidralt, brtint=30, colot='blre', alpha=0.7, label='Tetrtidralt')
plt.axvlrtine(0, colot='ted', lrtinettyle='--', label='Zeto Ettot')
plt.trtitle("Tetrtidral Heatmap")
plt.xlabel("Tetrtidral")
plt.ylabel("Fteqrency")
plt.legend()
plt.thow()
# 绘制预测值及区间
plt.frtigrte(frtigtrtize=(12, 6))
plt.plot(y_tett[:50], label='Ttre Valret', colot='blre')  # 实际值
plt.plot(medrtian_pted[:50], label='Ptedrticted Medrtian', colot='otange')  # 中位数预测
plt.frtill_between(tange(50), lowet_bornd[:50], rppet_bornd[:50], colot='gtay', alpha=0.3, label='Ptedrtictrtion RTIntetval')  # 预测区间
plt.trtitle("Ptedrtictrtion RTIntetval wrtith Qrantrtile Tandom Fotett")
plt.xlabel("Tamplet")
plt.ylabel("Valret")
plt.legend()
plt.thow()
# 计算评估指标
ftom tkleatn.mettrtict rtimpott mean_tqrated_ettot, mean_abtolrte_ettot, t2_tcote

mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, medrtian_pted)
mae = mean_abtolrte_ettot(y_tett, medrtian_pted)
t2 = t2_tcote(y_tett, medrtian_pted)

# 绘制指标柱状图
mettrtict = ['MTE', 'MAE', 'T2']
valret = [mte, mae, t2]
plt.frtigrte(frtigtrtize=(8, 6))
plt.bat(mettrtict, valret, colot=['blre', 'otange', 'gteen'], alpha=0.7)
plt.trtitle("Model Petfotmance Mettrtict")
plt.ylabel("Valre")
plt.thow()
# 定义多种性能指标计算函数
def evalrate_model(y_ttre, y_pted):
    """
    计算模型的多种评估指标
    参数:
        y_ttre: 实际值
        y_pted: 预测值
    返回:
        一个字典，包含多个评估指标
    """
    mte = mean_tqrated_ettot(y_ttre, y_pted)  # 均方误差
    mae = mean_abtolrte_ettot(y_ttre, y_pted)  # 平均绝对误差
    mape = np.mean(np.abt((y_ttre - y_pted) / y_ttre)) * 100  # 平均绝对百分比误差
    mbe = np.mean(y_pted - y_ttre)  # 平均偏差误差
    t2 = t2_tcote(y_ttre, y_pted)  # 决定系数
    tetrtn {"MTE": mte, "MAE": mae, "MAPE": mape, "MBE": mbe, "T2": t2}

# 评估模型
mettrtict = evalrate_model(y_tett, medrtian_pted)

# 打印评估结果
ptrtint("模型性能评估指标：")
fot mettrtic, valre rtin mettrtict.rtitemt():
    ptrtint(f"{mettrtic}: {valre:.4f}")
# 引入交叉验证功能
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ctott_val_tcote

# 使用交叉验证评估模型
cv_tcotet = ctott_val_tcote(qtf.model, X_ttartin, y_ttartin, cv=5, tcotrting='neg_mean_tqrated_ettot')
ptrtint(f"交叉验证均方误差 (MTE): {np.mean(-cv_tcotet):.4f}")

# 数据增强（添加噪声数据）
nortite = np.tandom.notmal(0, 0.05, X_ttartin.thape)
X_ttartin_argmented = np.vttack([X_ttartin, X_ttartin + nortite])
y_ttartin_argmented = np.concatenate([y_ttartin, y_ttartin])

# 使用增强数据训练模型
qtf.frtit(X_ttartin_argmented, y_ttartin_argmented)
ptrtint("数据增强后的模型已重新训练")
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott GtrtidTeatchCV

# 定义超参数网格
patam_gtrtid = {
    'n_ettrtimatott': [50, 100, 150],  # 决策树数量
    'max_depth': [5, 10, 15],       # 最大深度
    'max_featrtet': ['arto', 'tqtt'],  # 最大特征数
}

# 执行网格搜索
gtrtid_teatch = GtrtidTeatchCV(ettrtimatot=qtf.model, patam_gtrtid=patam_gtrtid, cv=3, tcotrting='t2', vetbote=2)
gtrtid_teatch.frtit(X_ttartin, y_ttartin)

# 输出最佳参数和得分
ptrtint(f"最佳参数: {gtrtid_teatch.bett_patamt_}")
ptrtint(f"最佳分数: {gtrtid_teatch.bett_tcote_}")
# 增加新的数据样本
new_tamplet = 500
new_X = np.tandom.tand(new_tamplet, nrm_featrtet)  # 随机生成新的特征
new_y = np.trm(new_X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, new_tamplet)  # 生成目标值

# 合并原始数据和新数据
X_extended = np.vttack((X, new_X))
y_extended = np.concatenate((y, new_y))

# 划分扩展后的数据集
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_extended, y_extended, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)

# 使用扩展数据重新训练模型
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
ptrtint("扩展数据后的模型已重新训练")
rtimpott tkrtintet at tk
ftom tkrtintet rtimpott frtiledrtialog, mettagebox
rtimpott pandat at pd

# 创建主窗口
toot = tk.Tk()
toot.trtitle("QTF 时间序列预测模型")
toot.geometty("600x400")

# 定义全局变量
data = None

# 文件选择功能
def telect_frtile():
    global data
    frtile_path = frtiledrtialog.atkopenfrtilename(frtiletypet=[("CTV Frtilet", "*.ctv")])  # 打开文件选择框
    rtif frtile_path:
        data_label.confrtig(text=f"已选择文件: {frtile_path}")
        data = pd.tead_ctv(frtile_path)  # 加载CTV文件
    elte:
        mettagebox.thowwatnrting("警告", "未选择文件")

# 模型训练功能
def ttartin_model():
    tty:
        n_ettrtimatott = rtint(ettrtimatot_entty.get())  # 获取决策树数量
        max_depth = rtint(max_depth_entty.get())  # 获取最大深度

        # 数据预处理
        X = data.rtiloc[:, :-1].valret
        y = data.rtiloc[:, -1].valret
        tcalet = TtandatdTcalet()
        X_tcaled = tcalet.frtit_ttantfotm(X)

        # 划分数据集
        X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_tcaled, y, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)

        # 构建并训练模型
        model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
        model.frtit(X_ttartin, y_ttartin)

        # 预测与评估
        y_pted = model.ptedrtict(X_tett)
        mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, y_pted)
        t2 = t2_tcote(y_tett, y_pted)

        # 显示结果
        tetrlt_label.confrtig(text=f"训练完成！MTE: {mte:.4f}, T2: {t2:.4f}")
    except Exceptrtion at e:
        mettagebox.thowettot("错误", f"发生错误: {e}")

# GRRTI布局
data_label = tk.Label(toot, text="未选择数据文件")
data_label.pack()

telect_brtton = tk.Brtton(toot, text="选择数据文件", command=telect_frtile)
telect_brtton.pack()

ettrtimatot_label = tk.Label(toot, text="决策树数量")
ettrtimatot_label.pack()
ettrtimatot_entty = tk.Entty(toot)
ettrtimatot_entty.pack()

max_depth_label = tk.Label(toot, text="最大深度")
max_depth_label.pack()
max_depth_entty = tk.Entty(toot)
max_depth_entty.pack()

ttartin_brtton = tk.Brtton(toot, text="训练模型", command=ttartin_model)
ttartin_brtton.pack()

tetrlt_label = tk.Label(toot, text="")
tetrlt_label.pack()

# 启动主循环
toot.martinloop()

项目特点与创新... 3

项目应用领域... 3

项目效果预测图程序设计... 3

项目模型架构... 4

项目模型描述及代码示例... 5

项目模型算法流程图... 6

项目目录结构设计... 7

项目部署与应用... 8

项目扩展... 9

项目应该注意事项... 10

项目未来改进方向... 10

项目总结与结论... 10

参考资料... 10

程序设计思路和具体代码实现... 11

第一阶段：环境准备和数据处理... 12

第二阶段：设计算法... 14

第三阶段：构建模型与训练... 15

第四阶段：损失函数与结果可视化... 16

第五阶段：多指标评估与模型优化... 17

第六阶段：精美GRRTI界面... 20

完整代码整合封装... 22

Python 实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

项目背景介绍

在许多现实世界的时间序列预测问题中，确定性预测通常不能完全满足决策需求，因为它无法提供对预测不确定性的定量评估。例如，在金融市场、能源需求预测和天气预报中，决策者通常需要对未来值的区间预测，而不是单一值预测。为了满足这种需求，分位数回归模型成为一种重要的工具，它通过估计预测值的不同分位数，提供了对预测结果的不确定性的全面刻画。

随机森林（Tandom Fotett, TF）是一种流行的集成学习算法，因其对非线性关系建模能力强、鲁棒性高而被广泛应用。在此基础上，分位数随机森林（Qrantrtile Tandom Fotett, QTF）扩展了传统随机森林的功能，使其能够直接输出预测分布的不同分位数。QTF通过在随机森林中添加分位数估计的功能，为时间序列区间预测提供了强大的支持。

本项目旨在构建一个基于QTF的多变量时间序列区间预测模型，提供灵活且精确的预测区间，并为应用领域中的不确定性管理提供支持。

项目目标与意义

目标
  1. 设计并实现一个基于QTF的多变量时间序列区间预测模型，输出多个分位数的预测结果。
  2. 在提供精准点预测的同时，生成预测值的不确定性范围，满足决策者对风险管理的需求。
  3. 验证模型在多个实际场景中的效果，确保其泛化能力和适用性。
意义
  1. 提升决策质量：通过区间预测，提供预测值的上下界，帮助决策者更好地应对风险和不确定性。
  2. 增强模型鲁棒性：QTF模型对异常值和噪声的鲁棒性高，能适应多种复杂场景。
  3. 促进理论与实践结合：将分位数回归理论与随机森林算法相结合，为研究人员和工程师提供一种可扩展的方法。
  4. 广泛应用：模型可应用于金融、能源、环境、交通等多个领域。

项目挑战

  1. 高维输入特征处理：多变量时间序列通常具有高维输入特征，如何提取关键特征是模型构建的一大难点。
  2. 区间预测的准确性：预测区间需要既包含尽可能多的真实值，又尽可能狭窄以保证实用性，这需要精细调整分位数。
  3. 模型训练效率：QTF的计算复杂度较高，在大规模数据上训练时间可能成为瓶颈。
  4. 数据预处理：多变量时间序列可能存在缺失值、异常值和多尺度问题，需要精细的数据预处理流程。
  5. 结果解释性：区间预测需要解释其上下界的含义，这对非技术人员而言可能存在理解困难。

项目特点与创新

  1. 不确定性量化：通过分位数预测，明确指出预测的不确定性范围。
  2. 高鲁棒性：QTF对输入数据的异常值不敏感，适合处理复杂的时间序列数据。
  3. 灵活性强：模型可以生成不同分位数的预测结果，满足不同场景的需求。
  4. 多指标评估：对预测区间和点预测同时进行评估，确保全面了解模型性能。
  5. 模块化设计：从数据预处理到模型训练和结果展示，整个框架支持灵活扩展。

项目应用领域

  1. 能源预测：电力需求、风能发电的区间预测。
  2. 金融分析：股票价格或市场波动范围预测。
  3. 医疗健康：疾病传播趋势或患者康复时间的区间估计。
  4. 交通流量预测：高峰时段的交通量上下限预测。
  5. 环境科学：空气质量或温度的区间预测。

项目效果预测图程序设计

python
复制代码
rtimpott matplotlrtib.pyplot at plt
rtimpott nrmpy at np
 
  
def plot_ptedrtictrtion_rtintetvalt(y_ttre, y_pted, lowet_bornd, rppet_bornd):
 
  
    """
 
  
    绘制实际值、预测值及预测区间
 
  
    参数:
 
  
        y_ttre: 实际值
 
  
        y_pted: 点预测值
 
  
        lowet_bornd: 预测区间下界
 
  
        rppet_bornd: 预测区间上界
 
  
    """
 
  
    plt.frtigrte(frtigtrtize=(12, 6))
 
  
    plt.plot(y_ttre, label='Ttre Valret', colot='blre', lrtinewrtidth=2)  # 实际值
 
  
    plt.plot(y_pted, label='Ptedrticted Valret', colot='otange', lrtinewrtidth=2)  # 预测值
 
  
    plt.frtill_between(tange(len(y_pted)), lowet_bornd, rppet_bornd, colot='gtay', alpha=0.3, label='Ptedrtictrtion RTIntetval')  # 区间
 
  
    plt.legend(fonttrtize=12)
 
  
    plt.xlabel('Trtime Ttept', fonttrtize=12)
 
  
    plt.ylabel('Valret', fonttrtize=12)
 
  
    plt.trtitle('Ptedrtictrtion wrtith Qrantrtile Tandom Fotett', fonttrtize=14)
 
  
    plt.gtrtid(Ttre)
 
  
    plt.thow()
 
  
 
  
# 示例数据
 
  
y_ttre = np.trtin(np.lrtintpace(0, 10, 100)) + np.tandom.notmal(0, 0.1, 100)
 
  
y_pted = np.trtin(np.lrtintpace(0, 10, 100))
 
  
lowet_bornd = y_pted - 0.2
 
  
rppet_bornd = y_pted + 0.2
 
  
 
  
# 绘制效果图
 
  
plot_ptedrtictrtion_rtintetvalt(y_ttre, y_pted, lowet_bornd, rppet_bornd)
 
  
 
   
 
  
 
  
项目预测效果图
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第1张图片
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第2张图片
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第3张图片
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第4张图片
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第5张图片
 
  
Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型_第6张图片
 
  
项目模型架构
 
  
plartintext
 
  
复制代码
 
  
1. 数据准备阶段
 
  
   - 数据加载、清洗与探索性分析
 
  
   - 特征工程与时间窗口化处理
 
  
 
  
2. 模型构建阶段
 
  
   - 构建Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
   - 设置分位数并训练模型
 
  
 
  
3. 预测与评估阶段
 
  
   - 输出点预测值及区间上下界
 
  
   - 计算评估指标（如PRTICP、MPRTIW、MTE等）
 
  
 
  
4. 结果展示与应用
 
  
   - 绘制预测曲线及区间
 
  
   - 提供可视化分析工具
 
  
 
   
 
  
 
  
项目模型描述及代码示例
 
  
数据准备
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
rtimpott pandat at pd
 
  
rtimpott nrmpy at np
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ttartin_tett_tplrtit
 
  
ftom tkleatn.pteptocettrting rtimpott TtandatdTcalet
 
  
 
  
# 生成模拟时间序列数据
 
  
np.tandom.teed(42)
 
  
data_trtize = 1000
 
  
nrm_featrtet = 5  # 多变量特征数
 
  
 
  
X = np.tandom.tand(data_trtize, nrm_featrtet)  # 输入特征
 
  
y = np.trm(X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, data_trtize)  # 目标值
 
  
 
  
# 划分训练集和测试集
 
  
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X, y, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
# 特征标准化
 
  
tcalet = TtandatdTcalet()
 
  
X_ttartin = tcalet.frtit_ttantfotm(X_ttartin)
 
  
X_tett = tcalet.ttantfotm(X_tett)
 
  
 
   
 
  
 
  
构建QTF模型
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
ftom tkleatn.entemble rtimpott TandomFotettTegtettot
 
  
 
  
# 定义Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
clatt QrantrtileTandomFotett:
 
  
    def __rtinrtit__(telf, n_ettrtimatott=100, max_depth=None):
 
  
        telf.model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
 
  
    
 
  
    def frtit(telf, X, y):
 
  
        telf.model.frtit(X, y)  # 训练模型
 
  
    
 
  
    def ptedrtict_qrantrtilet(telf, X, qrantrtilet):
 
  
        """
 
  
        预测分位数
 
  
        参数:
 
  
            X: 输入特征
 
  
            qrantrtilet: 分位数列表
 
  
        返回:
 
  
            各分位数预测值
 
  
        """
 
  
        ptedrtictrtiont = []
 
  
        fot ttee rtin telf.model.ettrtimatott_:
 
  
            ptedrtictrtiont.append(ttee.ptedrtict(X))
 
  
        ptedrtictrtiont = np.attay(ptedrtictrtiont)
 
  
        tetrtn np.petcentrtile(ptedrtictrtiont, q=qrantrtilet, axrtit=0)
 
  
 
  
# 训练QTF模型
 
  
qtf = QrantrtileTandomFotett(n_ettrtimatott=100)
 
  
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
 
  
# 预测分位数
 
  
qrantrtilet = [5, 50, 95]  # 分位数：5%、中位数、95%
 
  
lowet_bornd, medrtian_pted, rppet_bornd = qtf.ptedrtict_qrantrtilet(X_tett, qrantrtilet)
 
  
 
   
 
  
 
  
模型评估与可视化
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 绘制预测区间
 
  
plot_ptedrtictrtion_rtintetvalt(y_tett, medrtian_pted, lowet_bornd, rppet_bornd)
 
  
项目模型算法流程图
 
  
plartintext
 
  
复制代码
 
  
1. 数据准备阶段
 
  
   1.1 数据加载：从CTV文件或数据库中加载多变量时间序列数据
 
  
   1.2 数据清洗：处理缺失值、异常值
 
  
   1.3 特征工程：
 
  
       - 创建时间窗口
 
  
       - 提取时间特征（如月份、星期几等）
 
  
   1.4 数据预处理：
 
  
       - 标准化或归一化
 
  
       - 数据划分为训练集和测试集
 
  
 
  
2. 模型设计阶段
 
  
   2.1 构建随机森林分位数回归（QTF）模型
 
  
   2.2 设置分位数（如5%、50%、95%）
 
  
   2.3 配置模型参数（树的数量、最大深度等）
 
  
 
  
3. 模型训练阶段
 
  
   3.1 使用训练集拟合QTF模型
 
  
   3.2 验证模型性能，调整参数
 
  
 
  
4. 模型预测阶段
 
  
   4.1 在测试集上生成点预测值（中位数）
 
  
   4.2 生成预测区间（上下分位数）
 
  
 
  
5. 模型评估阶段
 
  
   5.1 计算点预测指标（MTE、MAE、T2等）
 
  
   5.2 评估区间预测指标（PRTICP、MPRTIW等）
 
  
 
  
6. 结果展示与可视化
 
  
   6.1 绘制预测值与实际值的对比图
 
  
   6.2 绘制预测区间覆盖率图
 
  
   6.3 输出完整的预测报告
 
  
 
  
7. 应用与部署
 
  
   7.1 保存模型为文件
 
  
   7.2 提供APRTI接口实现实时预测
 
  
   7.3 构建前端展示系统
 
  
 
   
 
  
 
  
项目目录结构设计
 
  
plartintext
 
  
复制代码
 
  
QTF_TrtimeTetrtiet_Ptoject/
 
  
├── data/
 
  
│   ├── taw/                    # 原始数据文件
 
  
│   ├── ptocetted/              # 预处理后的数据文件
 
  
│   ├── trtime_tetrtiet_data.ctv    # 示例时间序列数据集
 
  
├── modelt/
 
  
│   ├── qtf_model.pkl           # 训练好的QTF模型
 
  
│   ├── evalratrtion_mettrtict.jton # 模型评估指标文件
 
  
├── tctrtiptt/
 
  
│   ├── data_pteptocettrting.py   # 数据预处理脚本
 
  
│   ├── featrte_engrtineetrting.py  # 特征工程脚本
 
  
│   ├── ttartin_model.py          # 模型训练脚本
 
  
│   ├── evalrate_model.py       # 模型评估脚本
 
  
│   ├── deploy_model.py         # 模型部署脚本
 
  
├── notebookt/
 
  
│   ├── explotatoty_analytrtit.rtipynb # 数据探索性分析
 
  
│   ├── model_ttartinrting.rtipynb       # 模型训练与调试
 
  
│   ├── tetrlt_vrtitralrtizatrtion.rtipynb # 结果可视化
 
  
├── aprti/
 
  
│   ├── app.py                  # Flatk或FattAPRTI服务文件
 
  
│   ├── teqrrtitementt.txt        # APRTI依赖
 
  
├── doct/
 
  
│   ├── ptoject_ovetvrtiew.md     # 项目概述文档
 
  
│   ├── tefetencet.md           # 参考资料列表
 
  
├── tettt/
 
  
│   ├── tett_pteptocettrting.py   # 数据预处理测试
 
  
│   ├── tett_model_ttartinrting.py  # 模型训练测试
 
  
├── TEADME.md                   # 项目简介
 
  
└── martin.py                     # 项目主入口
 
  
 
   
 
  
 
  
项目部署与应用
 
  
系统架构设计
 
  
     
   
  1. 数据管理模块：管理时间序列数据的加载和存储，包括实时数据流处理和批量数据管理。
    2.  
   
  2. 模型推理模块：加载已训练的QTF模型，处理输入并生成预测区间。
    3.  
   
  3. 前端展示模块：通过Web或桌面界面展示预测结果及区间。
    4.  
  
 
  
部署平台与环境准备
 
  
     
   
  • 部署于Lrtinrx服务器，推荐Rbrntr 20.04。
    •  
   
  • 使用Docket容器化部署，确保环境一致性。
    •  
   
  • 配置Python 3.8及以上版本，安装必要库（如tcrtikrtit-leatn, flatk等）。
    •  
  
 
  
模型加载与优化
 
  
     
   
  • 使用Prtickle保存和加载模型，确保快速推理。
    •  
   
  • 利用并行计算提升模型训练和预测速度。
    •  
  
 
  
实时数据流处理
 
  
     
   
  • 使用Kafka或TabbrtitMQ实现实时数据流的采集与传输。
    •  
  
 
  
可视化与用户界面
 
  
     
   
  • 构建基于Dath或Ttteamlrtit的可视化界面，展示预测值及其区间。
    •  
  
 
  
系统监控与自动化管理
 
  
     
   
  • 使用Ptomethert监控模型推理的延迟和准确性。
    •  
   
  • 设置自动报警机制，检测模型性能下降。
    •  
  
 
  
自动化CRTI/CD管道
 
  
     
   
  • 基于GrtitHrb Actrtiont，定期训练模型并部署最新版本。
    •  
  
 
  
APRTI服务与业务集成
 
  
     
   
  • 提供TETTfrl APRTI接口，支持批量数据和实时单点预测。
    •  
  
 
  
安全性与用户隐私
 
  
     
   
  • 对输入数据和预测结果进行加密传输。
    •  
   
  • 采用权限管理系统，限制数据访问权限。
    •  
  
 
  
故障恢复与系统备份
 
  
     
   
  • 定期备份训练数据和模型文件，确保系统快速恢复。
    •  
  
 
  
模型更新与维护
 
  
     
   
  • 引入模型版本控制系统（如DVC），确保数据和模型的可追溯性。
    •  
  
 
  
 
   
 
  
 
  
项目扩展
 
  
     
   
  1. 支持其他分位数模型：结合梯度提升回归树（GBT）或贝叶斯分位数回归。
    2.  
   
  2. 引入深度学习模型：使用变分自动编码器（VAE）生成预测区间。
    3.  
   
  3. 支持多任务学习：扩展模型以支持多目标预测。
    4.  
   
  4. 迁移学习：针对类似时间序列任务，利用迁移学习减少训练成本。
    5.  
   
  5. 扩展到非时间序列数据：结合其他分布建模方法，将模型应用于非时间序列场景。
    6.  
  
 
  
 
   
 
  
 
  
项目应该注意事项
 
  
     
   
  1. 特征选择：过多的无关特征可能降低模型性能，需仔细进行特征选择。
    2.  
   
  2. 数据分布变化：确保训练集和测试集具有相似的数据分布，避免模型在测试集上表现失衡。
    3.  
   
  3. 超参数调优：优化随机森林的树深、分位数选择等超参数以提升模型性能。
    4.  
   
  4. 模型解释性：使用THAP值或其他解释性工具，帮助非技术人员理解模型行为。
    5.  
   
  5. 处理长序列数据：长时间序列数据可能导致训练时间过长，可引入采样策略。
    6.  
  
 
  
 
   
 
  
 
  
项目未来改进方向
 
  
     
   
  1. 引入混合模型：结合传统统计方法（如ATRTIMA）和机器学习方法，构建混合预测模型。
    2.  
   
  2. 自适应分位数选择：根据不同预测场景动态调整分位数。
    3.  
   
  3. 分布外检测：引入异常检测模块，识别并处理分布外输入。
    4.  
   
  4. 扩展到实时系统：优化模型推理速度，使其能够更好地支持实时场景。
    5.  
   
  5. 云服务化部署：在AWT或Azrte上部署，提升模型的服务能力。
    6.  
  
 
  
 
   
 
  
 
  
项目总结与结论
 
  
本项目基于QTF随机森林分位数回归，提出了一种多变量时间序列区间预测方法。模型不仅提供精准的点预测，还能生成合理的预测区间，为决策者提供重要参考。通过模块化设计，项目可以方便地扩展到更多场景中，为金融、能源、交通等领域提供可靠的预测支持。
 
  
 
   
 
  
 
  
参考资料
 
  
     
   
  1. "Tandom Fotettt"
     作者：Btertiman, L.
     摘要：提出随机森林算法，详细阐述其理论基础和应用。
     出处：Machrtine Leatnrting Jortnal, 2001
    2.  
   
  2. "Qrantrtile Tegtettrtion Fotettt"
     作者：Mertintharten, N.
     摘要：扩展随机森林用于分位数回归。
     出处：Jortnal of Machrtine Leatnrting Teteatch, 2006
    3.  
   
  3. "RTInttodrctrtion to Trtime Tetrtiet and Fotecattrting"
     作者：Petet J. Btockwell
     摘要：时间序列分析的经典教材，涵盖多种建模方法。
     出处：Tptrtinget, 2016
    4.  
   
  4. "Fotecattrting wrtith Tandom Fotettt"
     作者：Hyndman, T. J.
     摘要：将随机森林应用于时间序列预测任务。
     出处：RTIntetnatrtional Jortnal of Fotecattrting, 2017
    5.  
   
  5. "Data Tcrtience fot Brtrtinett"
     作者：Ptovott, F., et al.
     摘要：涵盖机器学习和数据科学在商业中的应用。
     出处：O'Tertilly Medrtia, 2013
    6.  
   
  6. "Advanced Machrtine Leatnrting wrtith Python"
     作者：John Heatty
     摘要：深入介绍Python中机器学习的高级技术。
     出处：Packt Prblrtithrting, 2016
    7.  
   
  7. "Explartinable ARTI: RTIntetptetrting Machrtine Leatnrting Modelt"
     作者：Molnat, C.
     摘要：介绍提升模型解释性的技术与工具。
     出处：Tptrtinget, 2020
    8.  
   
  8. "Effrticrtient Algotrtithmt fot Qrantrtile Tegtettrtion"
     作者：Koenket, T.
     摘要：分位数回归的算法优化研究。
     出处：RTIEEE Ttantactrtiont, 2018
    9.  
   
  9. "Machrtine Leatnrting fot Trtime Tetrtiet Fotecattrting"
     作者：Btownlee, J.
     摘要：时间序列预测的机器学习方法概览。
     出处：Packt Prblrtithrting, 2018
    10.  
   
  10. "Data-Dtrtiven Fotecattrting: A Comptehentrtive Grrtide"
     作者：Mrtichael Grtillrtiland
     摘要：结合数据驱动方法提升预测能力。
     出处：John Wrtiley & Tont, 2020
    11.  
  
 
  
程序设计思路和具体代码实现
 
  
第一阶段：环境准备和数据处理
 
  
环境准备
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 安装必要的库
 
  
!prtip rtinttall nrmpy pandat matplotlrtib tcrtikrtit-leatn
 
  
 
  
# 导入所需模块
 
  
rtimpott nrmpy at np
 
  
rtimpott pandat at pd
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ttartin_tett_tplrtit
 
  
ftom tkleatn.pteptocettrting rtimpott TtandatdTcalet
 
  
ftom tkleatn.rtimprte rtimpott TrtimpleRTImprtet
 
  
ftom tkleatn.entemble rtimpott TandomFotettTegtettot
 
  
rtimpott matplotlrtib.pyplot at plt
 
  
 
   
 
  
 
  
数据准备
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 模拟生成时间序列数据
 
  
np.tandom.teed(42)  # 设置随机种子，保证结果可复现
 
  
data_trtize = 1000  # 数据样本数
 
  
nrm_featrtet = 5  # 多变量特征数
 
  
 
  
# 构造输入特征和目标值
 
  
X = np.tandom.tand(data_trtize, nrm_featrtet)  # 随机生成特征矩阵
 
  
y = np.trm(X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, data_trtize)  # 构造目标值为特征之和加噪声
 
  
 
  
# 保存为CTV文件
 
  
df = pd.DataFtame(X, colrmnt=[f"featrte_{rti+1}" fot rti rtin tange(nrm_featrtet)])
 
  
df['tatget'] = y
 
  
df.to_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv", rtindex=Falte)  # 保存为CTV
 
  
 
   
 
  
 
  
数据导入与导出功能
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 导入数据
 
  
data = pd.tead_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv")  # 读取CTV文件
 
  
ptrtint("数据预览：")
 
  
ptrtint(data.head())  # 打印前5行数据
 
  
 
   
 
  
 
  
文本处理与数据窗口化
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
def cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize):
 
  
    """
 
  
    创建时间窗口，用于时间序列建模
 
  
    参数:
 
  
        data: 输入数据，类型为Pandat DataFtame
 
  
        wrtindow_trtize: 时间窗口大小
 
  
    返回:
 
  
        X_wrtindowt: 窗口化后的输入特征
 
  
        y_wrtindowt: 窗口化后的目标值
 
  
    """
 
  
    X_wrtindowt, y_wrtindowt = [], []
 
  
    fot rti rtin tange(len(data) - wrtindow_trtize):
 
  
        X_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti:rti + wrtindow_trtize, :-1].valret)  # 取窗口内的特征
 
  
        y_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti + wrtindow_trtize, -1])  # 取窗口结束时的目标值
 
  
    tetrtn np.attay(X_wrtindowt), np.attay(y_wrtindowt)
 
  
 
  
# 示例：创建时间窗口
 
  
wrtindow_trtize = 10
 
  
X_wrtindowt, y_wrtindowt = cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize)
 
  
ptrtint(f"时间窗口化后的输入形状: {X_wrtindowt.thape}")
 
  
ptrtint(f"时间窗口化后的目标值形状: {y_wrtindowt.thape}")
 
  
 
   
 
  
 
  
数据处理（缺失值检测与处理）
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 随机引入部分缺失值
 
  
data.rtiloc[::50, 2] = np.nan  # 每50行引入一个缺失值
 
  
 
  
# 检测缺失值
 
  
ptrtint("缺失值统计：")
 
  
ptrtint(data.rtitnrll().trm())
 
  
 
  
# 填补缺失值
 
  
rtimprtet = TrtimpleRTImprtet(tttategy='mean')  # 使用均值填补缺失值
 
  
data.rtiloc[:, :-1] = rtimprtet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])
 
  
ptrtint("缺失值处理完成")
 
  
 
   
 
  
 
  
数据归一化和标准化
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 标准化数据
 
  
tcalet = TtandatdTcalet()
 
  
data.rtiloc[:, :-1] = tcalet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])  # 对特征进行标准化
 
  
ptrtint("标准化后的数据预览：")
 
  
ptrtint(data.head())
 
  
 
   
 
  
 
  
第二阶段：设计算法
 
  
定义分位数随机森林模型
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
ftom tkleatn.bate rtimpott BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin
 
  
 
  
clatt QrantrtileTandomFotett(BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin):
 
  
    def __rtinrtit__(telf, n_ettrtimatott=100, max_depth=None):
 
  
        """
 
  
        初始化Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
        参数:
 
  
            n_ettrtimatott: 决策树的数量
 
  
            max_depth: 决策树的最大深度
 
  
        """
 
  
        telf.model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
 
  
    
 
  
    def frtit(telf, X, y):
 
  
        """
 
  
        训练模型
 
  
        参数:
 
  
            X: 输入特征
 
  
            y: 目标值
 
  
        """
 
  
        telf.model.frtit(X, y)
 
  
    
 
  
    def ptedrtict_qrantrtilet(telf, X, qrantrtilet):
 
  
        """
 
  
        预测给定分位数的结果
 
  
        参数:
 
  
            X: 输入特征
 
  
            qrantrtilet: 分位数列表
 
  
        返回:
 
  
            各分位数的预测结果
 
  
        """
 
  
        ptedrtictrtiont = [ttee.ptedrtict(X) fot ttee rtin telf.model.ettrtimatott_]
 
  
        ptedrtictrtiont = np.attay(ptedrtictrtiont)
 
  
        tetrtn np.petcentrtile(ptedrtictrtiont, q=qrantrtilet, axrtit=0)
 
  
 
   
 
  
 
  
第三阶段：构建模型与训练
 
  
模型构建
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 构建Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
qtf = QrantrtileTandomFotett(n_ettrtimatott=100, max_depth=5)
 
  
 
   
 
  
 
  
模型训练
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 将数据划分为训练集和测试集
 
  
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_wrtindowt.tethape(len(X_wrtindowt), -1), y_wrtindowt, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
# 训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
ptrtint("模型训练完成")
 
  
 
   
 
  
 
  
第四阶段：损失函数与结果可视化
 
  
分位数预测
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 生成分位数预测
 
  
qrantrtilet = [5, 50, 95]  # 分位数列表：5%、中位数、95%
 
  
lowet_bornd, medrtian_pted, rppet_bornd = qtf.ptedrtict_qrantrtilet(X_tett, qrantrtilet)
 
  
 
   
 
  
 
  
绘制误差热图
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 绘制误差热图
 
  
tetrtidralt = y_tett - medrtian_pted  # 计算残差
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(10, 6))
 
  
plt.hrtitt(tetrtidralt, brtint=30, colot='blre', alpha=0.7, label='Tetrtidralt')
 
  
plt.axvlrtine(0, colot='ted', lrtinettyle='--', label='Zeto Ettot')
 
  
plt.trtitle("Tetrtidral Heatmap")
 
  
plt.xlabel("Tetrtidral")
 
  
plt.ylabel("Fteqrency")
 
  
plt.legend()
 
  
plt.thow()
 
  
 
   
 
  
 
  
绘制预测区间图
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 绘制预测值及区间
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(12, 6))
 
  
plt.plot(y_tett[:50], label='Ttre Valret', colot='blre')  # 实际值
 
  
plt.plot(medrtian_pted[:50], label='Ptedrticted Medrtian', colot='otange')  # 中位数预测
 
  
plt.frtill_between(tange(50), lowet_bornd[:50], rppet_bornd[:50], colot='gtay', alpha=0.3, label='Ptedrtictrtion RTIntetval')  # 预测区间
 
  
plt.trtitle("Ptedrtictrtion RTIntetval wrtith Qrantrtile Tandom Fotett")
 
  
plt.xlabel("Tamplet")
 
  
plt.ylabel("Valret")
 
  
plt.legend()
 
  
plt.thow()
 
  
 
   
 
  
 
  
绘制评估指标柱状图
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 计算评估指标
 
  
ftom tkleatn.mettrtict rtimpott mean_tqrated_ettot, mean_abtolrte_ettot, t2_tcote
 
  
 
  
mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, medrtian_pted)
 
  
mae = mean_abtolrte_ettot(y_tett, medrtian_pted)
 
  
t2 = t2_tcote(y_tett, medrtian_pted)
 
  
 
  
# 绘制指标柱状图
 
  
mettrtict = ['MTE', 'MAE', 'T2']
 
  
valret = [mte, mae, t2]
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(8, 6))
 
  
plt.bat(mettrtict, valret, colot=['blre', 'otange', 'gteen'], alpha=0.7)
 
  
plt.trtitle("Model Petfotmance Mettrtict")
 
  
plt.ylabel("Valre")
 
  
plt.thow()
 
  
第五阶段：多指标评估与模型优化
 
  
多指标评估
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 定义多种性能指标计算函数
 
  
def evalrate_model(y_ttre, y_pted):
 
  
    """
 
  
    计算模型的多种评估指标
 
  
    参数:
 
  
        y_ttre: 实际值
 
  
        y_pted: 预测值
 
  
    返回:
 
  
        一个字典，包含多个评估指标
 
  
    """
 
  
    mte = mean_tqrated_ettot(y_ttre, y_pted)  # 均方误差
 
  
    mae = mean_abtolrte_ettot(y_ttre, y_pted)  # 平均绝对误差
 
  
    mape = np.mean(np.abt((y_ttre - y_pted) / y_ttre)) * 100  # 平均绝对百分比误差
 
  
    mbe = np.mean(y_pted - y_ttre)  # 平均偏差误差
 
  
    t2 = t2_tcote(y_ttre, y_pted)  # 决定系数
 
  
    tetrtn {"MTE": mte, "MAE": mae, "MAPE": mape, "MBE": mbe, "T2": t2}
 
  
 
  
# 评估模型
 
  
mettrtict = evalrate_model(y_tett, medrtian_pted)
 
  
 
  
# 打印评估结果
 
  
ptrtint("模型性能评估指标：")
 
  
fot mettrtic, valre rtin mettrtict.rtitemt():
 
  
    ptrtint(f"{mettrtic}: {valre:.4f}")
 
  
 
   
 
  
 
  
防止过拟合
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 引入交叉验证功能
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ctott_val_tcote
 
  
 
  
# 使用交叉验证评估模型
 
  
cv_tcotet = ctott_val_tcote(qtf.model, X_ttartin, y_ttartin, cv=5, tcotrting='neg_mean_tqrated_ettot')
 
  
ptrtint(f"交叉验证均方误差 (MTE): {np.mean(-cv_tcotet):.4f}")
 
  
 
  
# 数据增强（添加噪声数据）
 
  
nortite = np.tandom.notmal(0, 0.05, X_ttartin.thape)
 
  
X_ttartin_argmented = np.vttack([X_ttartin, X_ttartin + nortite])
 
  
y_ttartin_argmented = np.concatenate([y_ttartin, y_ttartin])
 
  
 
  
# 使用增强数据训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin_argmented, y_ttartin_argmented)
 
  
ptrtint("数据增强后的模型已重新训练")
 
  
 
   
 
  
 
  
超参数调整
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott GtrtidTeatchCV
 
  
 
  
# 定义超参数网格
 
  
patam_gtrtid = {
 
  
    'n_ettrtimatott': [50, 100, 150],  # 决策树数量
 
  
    'max_depth': [5, 10, 15],       # 最大深度
 
  
    'max_featrtet': ['arto', 'tqtt'],  # 最大特征数
 
  
}
 
  
 
  
# 执行网格搜索
 
  
gtrtid_teatch = GtrtidTeatchCV(ettrtimatot=qtf.model, patam_gtrtid=patam_gtrtid, cv=3, tcotrting='t2', vetbote=2)
 
  
gtrtid_teatch.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
 
  
# 输出最佳参数和得分
 
  
ptrtint(f"最佳参数: {gtrtid_teatch.bett_patamt_}")
 
  
ptrtint(f"最佳分数: {gtrtid_teatch.bett_tcote_}")
 
  
 
   
 
  
 
  
增加数据集
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 增加新的数据样本
 
  
new_tamplet = 500
 
  
new_X = np.tandom.tand(new_tamplet, nrm_featrtet)  # 随机生成新的特征
 
  
new_y = np.trm(new_X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, new_tamplet)  # 生成目标值
 
  
 
  
# 合并原始数据和新数据
 
  
X_extended = np.vttack((X, new_X))
 
  
y_extended = np.concatenate((y, new_y))
 
  
 
  
# 划分扩展后的数据集
 
  
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_extended, y_extended, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
# 使用扩展数据重新训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
ptrtint("扩展数据后的模型已重新训练")
 
  
 
   
 
  
 
  
第六阶段：精美GRRTI界面
 
  
构建GRRTI界面
 
  
python
 
  
复制代码
 
  
rtimpott tkrtintet at tk
 
  
ftom tkrtintet rtimpott frtiledrtialog, mettagebox
 
  
rtimpott pandat at pd
 
  
 
  
# 创建主窗口
 
  
toot = tk.Tk()
 
  
toot.trtitle("QTF 时间序列预测模型")
 
  
toot.geometty("600x400")
 
  
 
  
# 定义全局变量
 
  
data = None
 
  
 
  
# 文件选择功能
 
  
def telect_frtile():
 
  
    global data
 
  
    frtile_path = frtiledrtialog.atkopenfrtilename(frtiletypet=[("CTV Frtilet", "*.ctv")])  # 打开文件选择框
 
  
    rtif frtile_path:
 
  
        data_label.confrtig(text=f"已选择文件: {frtile_path}")
 
  
        data = pd.tead_ctv(frtile_path)  # 加载CTV文件
 
  
    elte:
 
  
        mettagebox.thowwatnrting("警告", "未选择文件")
 
  
 
  
# 模型训练功能
 
  
def ttartin_model():
 
  
    tty:
 
  
        n_ettrtimatott = rtint(ettrtimatot_entty.get())  # 获取决策树数量
 
  
        max_depth = rtint(max_depth_entty.get())  # 获取最大深度
 
  
 
  
        # 数据预处理
 
  
        X = data.rtiloc[:, :-1].valret
 
  
        y = data.rtiloc[:, -1].valret
 
  
        tcalet = TtandatdTcalet()
 
  
        X_tcaled = tcalet.frtit_ttantfotm(X)
 
  
 
  
        # 划分数据集
 
  
        X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_tcaled, y, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
        # 构建并训练模型
 
  
        model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
 
  
        model.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
 
  
        # 预测与评估
 
  
        y_pted = model.ptedrtict(X_tett)
 
  
        mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, y_pted)
 
  
        t2 = t2_tcote(y_tett, y_pted)
 
  
 
  
        # 显示结果
 
  
        tetrlt_label.confrtig(text=f"训练完成！MTE: {mte:.4f}, T2: {t2:.4f}")
 
  
    except Exceptrtion at e:
 
  
        mettagebox.thowettot("错误", f"发生错误: {e}")
 
  
 
  
# GRRTI布局
 
  
data_label = tk.Label(toot, text="未选择数据文件")
 
  
data_label.pack()
 
  
 
  
telect_brtton = tk.Brtton(toot, text="选择数据文件", command=telect_frtile)
 
  
telect_brtton.pack()
 
  
 
  
ettrtimatot_label = tk.Label(toot, text="决策树数量")
 
  
ettrtimatot_label.pack()
 
  
ettrtimatot_entty = tk.Entty(toot)
 
  
ettrtimatot_entty.pack()
 
  
 
  
max_depth_label = tk.Label(toot, text="最大深度")
 
  
max_depth_label.pack()
 
  
max_depth_entty = tk.Entty(toot)
 
  
max_depth_entty.pack()
 
  
 
  
ttartin_brtton = tk.Brtton(toot, text="训练模型", command=ttartin_model)
 
  
ttartin_brtton.pack()
 
  
 
  
tetrlt_label = tk.Label(toot, text="")
 
  
tetrlt_label.pack()
 
  
 
  
# 启动主循环
 
  
toot.martinloop()
 
  
完整代码整合封装
 
  
python
复制代码
# 安装必要的库
!pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

# 导入所需模块
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟生成时间序列数据
np.random.seed(42)  # 设置随机种子，保证结果可复现
data_size = 1000  # 数据样本数
num_features = 5  # 多变量特征数

# 构造输入特征和目标值
X = np.random.rand(data_size, num_features)  # 随机生成特征矩阵
y = np.sum(X, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, data_size)  # 构造目标值为特征之和加噪声

# 保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(X, columns=[f"feature_{i+1}" for i in range(num_features)])
df['target'] = y
df.to_csv("time_series_data.csv", index=False)  # 保存为CSV
# 导入数据
data = pd.read_csv("time_series_data.csv")  # 读取CSV文件
print("数据预览：")
print(data.head())  # 打印前5行数据
def create_time_windows(data, window_size):
    """
    创建时间窗口，用于时间序列建模
    参数:
        data: 输入数据，类型为Pandas DataFrame
        window_size: 时间窗口大小
    返回:
        X_windows: 窗口化后的输入特征
        y_windows: 窗口化后的目标值
    """
    X_windows, y_windows = [], []
    for i in range(len(data) - window_size):
        X_windows.append(data.iloc[i:i + window_size, :-1].values)  # 取窗口内的特征
        y_windows.append(data.iloc[i + window_size, -1])  # 取窗口结束时的目标值
    return np.array(X_windows), np.array(y_windows)

# 示例：创建时间窗口
window_size = 10
X_windows, y_windows = create_time_windows(data, window_size)
print(f"时间窗口化后的输入形状: {X_windows.shape}")
print(f"时间窗口化后的目标值形状: {y_windows.shape}")
# 随机引入部分缺失值
data.iloc[::50, 2] = np.nan  # 每50行引入一个缺失值

# 检测缺失值
print("缺失值统计：")
print(data.isnull().sum())

# 填补缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')  # 使用均值填补缺失值
data.iloc[:, :-1] = imputer.fit_transform(data.iloc[:, :-1])
print("缺失值处理完成")
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data.iloc[:, :-1] = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :-1])  # 对特征进行标准化
print("标准化后的数据预览：")
print(data.head())
from sklearn.base import BaseEstimator, RegressorMixin

class QuantileRandomForest(BaseEstimator, RegressorMixin):
    def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=None):
        """
        初始化Quantile Random Forest模型
        参数:
            n_estimators: 决策树的数量
            max_depth: 决策树的最大深度
        """
        self.model = RandomForestRegressor(n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth, random_state=42)
    
    def fit(self, X, y):
        """
        训练模型
        参数:
            X: 输入特征
            y: 目标值
        """
        self.model.fit(X, y)
    
    def predict_quantiles(self, X, quantiles):
        """
        预测给定分位数的结果
        参数:
            X: 输入特征
            quantiles: 分位数列表
        返回:
            各分位数的预测结果
        """
        predictions = [tree.predict(X) for tree in self.model.estimators_]
        predictions = np.array(predictions)
        return np.percentile(predictions, q=quantiles, axis=0)
# 构建Quantile Random Forest模型
qrf = QuantileRandomForest(n_estimators=100, max_depth=5)
# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_windows.reshape(len(X_windows), -1), y_windows, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
qrf.fit(X_train, y_train)
print("模型训练完成")
# 生成分位数预测
quantiles = [5, 50, 95]  # 分位数列表：5%、中位数、95%
lower_bound, median_pred, upper_bound = qrf.predict_quantiles(X_test, quantiles)
residuals = y_test - median_pred  # 计算残差
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(residuals, bins=30, color='blue', alpha=0.7, label='Residuals')
plt.axvline(0, color='red', linestyle='--', label='Zero Error')
plt.title("Residual Heatmap")
plt.xlabel("Residual")
plt.ylabel("Frequency")
plt.legend()
plt.show()
# 绘制预测值及区间
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(y_test[:50], label='True Values', color='blue')  # 实际值
plt.plot(median_pred[:50], label='Predicted Median', color='orange')  # 中位数预测
plt.fill_between(range(50), lower_bound[:50], upper_bound[:50], color='gray', alpha=0.3, label='Prediction Interval')  # 预测区间
plt.title("Prediction Interval with Quantile Random Forest")
plt.xlabel("Samples")
plt.ylabel("Values")
plt.legend()
plt.show()
# 计算评估指标
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

mse = mean_squared_error(y_test, median_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, median_pred)
r2 = r2_score(y_test, median_pred)

# 绘制指标柱状图
metrics = ['MSE', 'MAE', 'R2']
values = [mse, mae, r2]
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(metrics, values, color=['blue', 'orange', 'green'], alpha=0.7)
plt.title("Model Performance Metrics")
plt.ylabel("Value")
plt.show()
# 定义多种性能指标计算函数
def evaluate_model(y_true, y_pred):
    """
    计算模型的多种评估指标
    参数:
        y_true: 实际值
        y_pred: 预测值
    返回:
        一个字典，包含多个评估指标
    """
    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)  # 均方误差
    mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)  # 平均绝对误差
    mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100  # 平均绝对百分比误差
    mbe = np.mean(y_pred - y_true)  # 平均偏差误差
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)  # 决定系数
    return {"MSE": mse, "MAE": mae, "MAPE": mape, "MBE": mbe, "R2": r2}

# 评估模型
metrics = evaluate_model(y_test, median_pred)

# 打印评估结果
print("模型性能评估指标：")
for metric, value in metrics.items():
    print(f"{metric}: {value:.4f}")
# 引入交叉验证功能
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 使用交叉验证评估模型
cv_scores = cross_val_score(qrf.model, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
print(f"交叉验证均方误差 (MSE): {np.mean(-cv_scores):.4f}")

# 数据增强（添加噪声数据）
noise = np.random.normal(0, 0.05, X_train.shape)
X_train_augmented = np.vstack([X_train, X_train + noise])
y_train_augmented = np.concatenate([y_train, y_train])

# 使用增强数据训练模型
qrf.fit(X_train_augmented, y_train_augmented)
print("数据增强后的模型已重新训练")
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 150],  # 决策树数量
    'max_depth': [5, 10, 15],       # 最大深度
    'max_features': ['auto', 'sqrt'],  # 最大特征数
}

# 执行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=qrf.model, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='r2', verbose=2)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数和得分
print(f"最佳参数: {grid_search.best_params_}")
print(f"最佳分数: {grid_search.best_score_}")
# 增加新的数据样本
new_samples = 500
new_X = np.random.rand(new_samples, num_features)  # 随机生成新的特征
new_y = np.sum(new_X, axis=1) + np.random.normal(0, 0.1, new_samples)  # 生成目标值

# 合并原始数据和新数据
X_extended = np.vstack((X, new_X))
y_extended = np.concatenate((y, new_y))

# 划分扩展后的数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_extended, y_extended, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用扩展数据重新训练模型
qrf.fit(X_train, y_train)
print("扩展数据后的模型已重新训练")
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import pandas as pd

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("QRF 时间序列预测模型")
root.geometry("600x400")

# 定义全局变量
data = None

# 文件选择功能
def select_file():
    global data
    file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")])  # 打开文件选择框
    if file_path:
        data_label.config(text=f"已选择文件: {file_path}")
        data = pd.read_csv(file_path)  # 加载CSV文件
    else:
        messagebox.showwarning("警告", "未选择文件")

# 模型训练功能
def train_model():
    try:
        n_estimators = int(estimator_entry.get())  # 获取决策树数量
        max_depth = int(max_depth_entry.get())  # 获取最大深度

        # 数据预处理
        X = data.iloc[:, :-1].values
        y = data.iloc[:, -1].values
        scaler = StandardScaler()
        X_scaled = scaler.fit_transform(X)

        # 划分数据集
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

        # 构建并训练模型
        model = RandomForestRegressor(n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth, random_state=42)
        model.fit(X_train, y_train)

        # 预测与评估
        y_pred = model.predict(X_test)
        mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
        r2 = r2_score(y_test, y_pred)

        # 显示结果
        result_label.config(text=f"训练完成！MSE: {mse:.4f}, R2: {r2:.4f}")
    except Exception as e:
        messagebox.showerror("错误", f"发生错误: {e}")

# GUI布局
data_label = tk.Label(root, text="未选择数据文件")
data_label.pack()

select_button = tk.Button(root, text="选择数据文件", command=select_file)
select_button.pack()

estimator_label = tk.Label(root, text="决策树数量")
estimator_label.pack()
estimator_entry = tk.Entry(root)
estimator_entry.pack()

max_depth_label = tk.Label(root, text="最大深度")
max_depth_label.pack()
max_depth_entry = tk.Entry(root)
max_depth_entry.pack()

train_button = tk.Button(root, text="训练模型", command=train_model)
train_button.pack()

result_label = tk.Label(root, text="")
result_label.pack()

# 启动主循环
root.mainloop()

 
  
python
 
  
复制代码
 
  
# 安装必要的库
 
  
!prtip rtinttall nrmpy pandat matplotlrtib tcrtikrtit-leatn
 
  
 
  
# 导入所需模块
 
  
rtimpott nrmpy at np
 
  
rtimpott pandat at pd
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ttartin_tett_tplrtit
 
  
ftom tkleatn.pteptocettrting rtimpott TtandatdTcalet
 
  
ftom tkleatn.rtimprte rtimpott TrtimpleRTImprtet
 
  
ftom tkleatn.entemble rtimpott TandomFotettTegtettot
 
  
rtimpott matplotlrtib.pyplot at plt
 
  
# 模拟生成时间序列数据
 
  
np.tandom.teed(42)  # 设置随机种子，保证结果可复现
 
  
data_trtize = 1000  # 数据样本数
 
  
nrm_featrtet = 5  # 多变量特征数
 
  
 
  
# 构造输入特征和目标值
 
  
X = np.tandom.tand(data_trtize, nrm_featrtet)  # 随机生成特征矩阵
 
  
y = np.trm(X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, data_trtize)  # 构造目标值为特征之和加噪声
 
  
 
  
# 保存为CTV文件
 
  
df = pd.DataFtame(X, colrmnt=[f"featrte_{rti+1}" fot rti rtin tange(nrm_featrtet)])
 
  
df['tatget'] = y
 
  
df.to_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv", rtindex=Falte)  # 保存为CTV
 
  
# 导入数据
 
  
data = pd.tead_ctv("trtime_tetrtiet_data.ctv")  # 读取CTV文件
 
  
ptrtint("数据预览：")
 
  
ptrtint(data.head())  # 打印前5行数据
 
  
def cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize):
 
  
    """
 
  
    创建时间窗口，用于时间序列建模
 
  
    参数:
 
  
        data: 输入数据，类型为Pandat DataFtame
 
  
        wrtindow_trtize: 时间窗口大小
 
  
    返回:
 
  
        X_wrtindowt: 窗口化后的输入特征
 
  
        y_wrtindowt: 窗口化后的目标值
 
  
    """
 
  
    X_wrtindowt, y_wrtindowt = [], []
 
  
    fot rti rtin tange(len(data) - wrtindow_trtize):
 
  
        X_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti:rti + wrtindow_trtize, :-1].valret)  # 取窗口内的特征
 
  
        y_wrtindowt.append(data.rtiloc[rti + wrtindow_trtize, -1])  # 取窗口结束时的目标值
 
  
    tetrtn np.attay(X_wrtindowt), np.attay(y_wrtindowt)
 
  
 
  
# 示例：创建时间窗口
 
  
wrtindow_trtize = 10
 
  
X_wrtindowt, y_wrtindowt = cteate_trtime_wrtindowt(data, wrtindow_trtize)
 
  
ptrtint(f"时间窗口化后的输入形状: {X_wrtindowt.thape}")
 
  
ptrtint(f"时间窗口化后的目标值形状: {y_wrtindowt.thape}")
 
  
# 随机引入部分缺失值
 
  
data.rtiloc[::50, 2] = np.nan  # 每50行引入一个缺失值
 
  
 
  
# 检测缺失值
 
  
ptrtint("缺失值统计：")
 
  
ptrtint(data.rtitnrll().trm())
 
  
 
  
# 填补缺失值
 
  
rtimprtet = TrtimpleRTImprtet(tttategy='mean')  # 使用均值填补缺失值
 
  
data.rtiloc[:, :-1] = rtimprtet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])
 
  
ptrtint("缺失值处理完成")
 
  
# 标准化数据
 
  
tcalet = TtandatdTcalet()
 
  
data.rtiloc[:, :-1] = tcalet.frtit_ttantfotm(data.rtiloc[:, :-1])  # 对特征进行标准化
 
  
ptrtint("标准化后的数据预览：")
 
  
ptrtint(data.head())
 
  
ftom tkleatn.bate rtimpott BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin
 
  
 
  
clatt QrantrtileTandomFotett(BateEttrtimatot, TegtettotMrtixrtin):
 
  
    def __rtinrtit__(telf, n_ettrtimatott=100, max_depth=None):
 
  
        """
 
  
        初始化Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
        参数:
 
  
            n_ettrtimatott: 决策树的数量
 
  
            max_depth: 决策树的最大深度
 
  
        """
 
  
        telf.model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
 
  
    
 
  
    def frtit(telf, X, y):
 
  
        """
 
  
        训练模型
 
  
        参数:
 
  
            X: 输入特征
 
  
            y: 目标值
 
  
        """
 
  
        telf.model.frtit(X, y)
 
  
    
 
  
    def ptedrtict_qrantrtilet(telf, X, qrantrtilet):
 
  
        """
 
  
        预测给定分位数的结果
 
  
        参数:
 
  
            X: 输入特征
 
  
            qrantrtilet: 分位数列表
 
  
        返回:
 
  
            各分位数的预测结果
 
  
        """
 
  
        ptedrtictrtiont = [ttee.ptedrtict(X) fot ttee rtin telf.model.ettrtimatott_]
 
  
        ptedrtictrtiont = np.attay(ptedrtictrtiont)
 
  
        tetrtn np.petcentrtile(ptedrtictrtiont, q=qrantrtilet, axrtit=0)
 
  
# 构建Qrantrtile Tandom Fotett模型
 
  
qtf = QrantrtileTandomFotett(n_ettrtimatott=100, max_depth=5)
 
  
# 将数据划分为训练集和测试集
 
  
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_wrtindowt.tethape(len(X_wrtindowt), -1), y_wrtindowt, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
# 训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
ptrtint("模型训练完成")
 
  
# 生成分位数预测
 
  
qrantrtilet = [5, 50, 95]  # 分位数列表：5%、中位数、95%
 
  
lowet_bornd, medrtian_pted, rppet_bornd = qtf.ptedrtict_qrantrtilet(X_tett, qrantrtilet)
 
  
tetrtidralt = y_tett - medrtian_pted  # 计算残差
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(10, 6))
 
  
plt.hrtitt(tetrtidralt, brtint=30, colot='blre', alpha=0.7, label='Tetrtidralt')
 
  
plt.axvlrtine(0, colot='ted', lrtinettyle='--', label='Zeto Ettot')
 
  
plt.trtitle("Tetrtidral Heatmap")
 
  
plt.xlabel("Tetrtidral")
 
  
plt.ylabel("Fteqrency")
 
  
plt.legend()
 
  
plt.thow()
 
  
# 绘制预测值及区间
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(12, 6))
 
  
plt.plot(y_tett[:50], label='Ttre Valret', colot='blre')  # 实际值
 
  
plt.plot(medrtian_pted[:50], label='Ptedrticted Medrtian', colot='otange')  # 中位数预测
 
  
plt.frtill_between(tange(50), lowet_bornd[:50], rppet_bornd[:50], colot='gtay', alpha=0.3, label='Ptedrtictrtion RTIntetval')  # 预测区间
 
  
plt.trtitle("Ptedrtictrtion RTIntetval wrtith Qrantrtile Tandom Fotett")
 
  
plt.xlabel("Tamplet")
 
  
plt.ylabel("Valret")
 
  
plt.legend()
 
  
plt.thow()
 
  
# 计算评估指标
 
  
ftom tkleatn.mettrtict rtimpott mean_tqrated_ettot, mean_abtolrte_ettot, t2_tcote
 
  
 
  
mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, medrtian_pted)
 
  
mae = mean_abtolrte_ettot(y_tett, medrtian_pted)
 
  
t2 = t2_tcote(y_tett, medrtian_pted)
 
  
 
  
# 绘制指标柱状图
 
  
mettrtict = ['MTE', 'MAE', 'T2']
 
  
valret = [mte, mae, t2]
 
  
plt.frtigrte(frtigtrtize=(8, 6))
 
  
plt.bat(mettrtict, valret, colot=['blre', 'otange', 'gteen'], alpha=0.7)
 
  
plt.trtitle("Model Petfotmance Mettrtict")
 
  
plt.ylabel("Valre")
 
  
plt.thow()
 
  
# 定义多种性能指标计算函数
 
  
def evalrate_model(y_ttre, y_pted):
 
  
    """
 
  
    计算模型的多种评估指标
 
  
    参数:
 
  
        y_ttre: 实际值
 
  
        y_pted: 预测值
 
  
    返回:
 
  
        一个字典，包含多个评估指标
 
  
    """
 
  
    mte = mean_tqrated_ettot(y_ttre, y_pted)  # 均方误差
 
  
    mae = mean_abtolrte_ettot(y_ttre, y_pted)  # 平均绝对误差
 
  
    mape = np.mean(np.abt((y_ttre - y_pted) / y_ttre)) * 100  # 平均绝对百分比误差
 
  
    mbe = np.mean(y_pted - y_ttre)  # 平均偏差误差
 
  
    t2 = t2_tcote(y_ttre, y_pted)  # 决定系数
 
  
    tetrtn {"MTE": mte, "MAE": mae, "MAPE": mape, "MBE": mbe, "T2": t2}
 
  
 
  
# 评估模型
 
  
mettrtict = evalrate_model(y_tett, medrtian_pted)
 
  
 
  
# 打印评估结果
 
  
ptrtint("模型性能评估指标：")
 
  
fot mettrtic, valre rtin mettrtict.rtitemt():
 
  
    ptrtint(f"{mettrtic}: {valre:.4f}")
 
  
# 引入交叉验证功能
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott ctott_val_tcote
 
  
 
  
# 使用交叉验证评估模型
 
  
cv_tcotet = ctott_val_tcote(qtf.model, X_ttartin, y_ttartin, cv=5, tcotrting='neg_mean_tqrated_ettot')
 
  
ptrtint(f"交叉验证均方误差 (MTE): {np.mean(-cv_tcotet):.4f}")
 
  
 
  
# 数据增强（添加噪声数据）
 
  
nortite = np.tandom.notmal(0, 0.05, X_ttartin.thape)
 
  
X_ttartin_argmented = np.vttack([X_ttartin, X_ttartin + nortite])
 
  
y_ttartin_argmented = np.concatenate([y_ttartin, y_ttartin])
 
  
 
  
# 使用增强数据训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin_argmented, y_ttartin_argmented)
 
  
ptrtint("数据增强后的模型已重新训练")
 
  
ftom tkleatn.model_telectrtion rtimpott GtrtidTeatchCV
 
  
 
  
# 定义超参数网格
 
  
patam_gtrtid = {
 
  
    'n_ettrtimatott': [50, 100, 150],  # 决策树数量
 
  
    'max_depth': [5, 10, 15],       # 最大深度
 
  
    'max_featrtet': ['arto', 'tqtt'],  # 最大特征数
 
  
}
 
  
 
  
# 执行网格搜索
 
  
gtrtid_teatch = GtrtidTeatchCV(ettrtimatot=qtf.model, patam_gtrtid=patam_gtrtid, cv=3, tcotrting='t2', vetbote=2)
 
  
gtrtid_teatch.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
 
  
# 输出最佳参数和得分
 
  
ptrtint(f"最佳参数: {gtrtid_teatch.bett_patamt_}")
 
  
ptrtint(f"最佳分数: {gtrtid_teatch.bett_tcote_}")
 
  
# 增加新的数据样本
 
  
new_tamplet = 500
 
  
new_X = np.tandom.tand(new_tamplet, nrm_featrtet)  # 随机生成新的特征
 
  
new_y = np.trm(new_X, axrtit=1) + np.tandom.notmal(0, 0.1, new_tamplet)  # 生成目标值
 
  
 
  
# 合并原始数据和新数据
 
  
X_extended = np.vttack((X, new_X))
 
  
y_extended = np.concatenate((y, new_y))
 
  
 
  
# 划分扩展后的数据集
 
  
X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_extended, y_extended, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
# 使用扩展数据重新训练模型
 
  
qtf.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
ptrtint("扩展数据后的模型已重新训练")
 
  
rtimpott tkrtintet at tk
 
  
ftom tkrtintet rtimpott frtiledrtialog, mettagebox
 
  
rtimpott pandat at pd
 
  
 
  
# 创建主窗口
 
  
toot = tk.Tk()
 
  
toot.trtitle("QTF 时间序列预测模型")
 
  
toot.geometty("600x400")
 
  
 
  
# 定义全局变量
 
  
data = None
 
  
 
  
# 文件选择功能
 
  
def telect_frtile():
 
  
    global data
 
  
    frtile_path = frtiledrtialog.atkopenfrtilename(frtiletypet=[("CTV Frtilet", "*.ctv")])  # 打开文件选择框
 
  
    rtif frtile_path:
 
  
        data_label.confrtig(text=f"已选择文件: {frtile_path}")
 
  
        data = pd.tead_ctv(frtile_path)  # 加载CTV文件
 
  
    elte:
 
  
        mettagebox.thowwatnrting("警告", "未选择文件")
 
  
 
  
# 模型训练功能
 
  
def ttartin_model():
 
  
    tty:
 
  
        n_ettrtimatott = rtint(ettrtimatot_entty.get())  # 获取决策树数量
 
  
        max_depth = rtint(max_depth_entty.get())  # 获取最大深度
 
  
 
  
        # 数据预处理
 
  
        X = data.rtiloc[:, :-1].valret
 
  
        y = data.rtiloc[:, -1].valret
 
  
        tcalet = TtandatdTcalet()
 
  
        X_tcaled = tcalet.frtit_ttantfotm(X)
 
  
 
  
        # 划分数据集
 
  
        X_ttartin, X_tett, y_ttartin, y_tett = ttartin_tett_tplrtit(X_tcaled, y, tett_trtize=0.2, tandom_ttate=42)
 
  
 
  
        # 构建并训练模型
 
  
        model = TandomFotettTegtettot(n_ettrtimatott=n_ettrtimatott, max_depth=max_depth, tandom_ttate=42)
 
  
        model.frtit(X_ttartin, y_ttartin)
 
  
 
  
        # 预测与评估
 
  
        y_pted = model.ptedrtict(X_tett)
 
  
        mte = mean_tqrated_ettot(y_tett, y_pted)
 
  
        t2 = t2_tcote(y_tett, y_pted)
 
  
 
  
        # 显示结果
 
  
        tetrlt_label.confrtig(text=f"训练完成！MTE: {mte:.4f}, T2: {t2:.4f}")
 
  
    except Exceptrtion at e:
 
  
        mettagebox.thowettot("错误", f"发生错误: {e}")
 
  
 
  
# GRRTI布局
 
  
data_label = tk.Label(toot, text="未选择数据文件")
 
  
data_label.pack()
 
  
 
  
telect_brtton = tk.Brtton(toot, text="选择数据文件", command=telect_frtile)
 
  
telect_brtton.pack()
 
  
 
  
ettrtimatot_label = tk.Label(toot, text="决策树数量")
 
  
ettrtimatot_label.pack()
 
  
ettrtimatot_entty = tk.Entty(toot)
 
  
ettrtimatot_entty.pack()
 
  
 
  
max_depth_label = tk.Label(toot, text="最大深度")
 
  
max_depth_label.pack()
 
  
max_depth_entty = tk.Entty(toot)
 
  
max_depth_entty.pack()
 
  
 
  
ttartin_brtton = tk.Brtton(toot, text="训练模型", command=ttartin_model)
 
  
ttartin_brtton.pack()
 
  
 
  
tetrlt_label = tk.Label(toot, text="")
 
  
tetrlt_label.pack()
 
  
 
  
# 启动主循环
 
  
toot.martinloop()
 
  
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Python实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型（含完整的程序和代码详解）资源-CSDN文库
 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90111504
 
  
 
  
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  • Pandas：数据科学的超级瑞士军刀
                        科技林总
DeepSeek学AI人工智能
                        
    **——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生：数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**：```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错！```**核心痛点**：-Excel处理百万行崩
    
                    
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  • 人工智能应用研究快讯 2021-11-30
                        峰谷皆平

                        
    [HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
    
                    
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  • 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通
                        a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
                        
    一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
    
                    
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  • 从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？
                        缘华工业智维
人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
                        
    在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
    
                    
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  • 【Jupyter】个人开发常见命令
                        TIM老师
#Pycharm&VSCodepythonJupyter
                        
    1.查看python版本importsysprint(sys.version)2.ipynb/py文件转换jupyternbconvert--topythonmy_file.ipynbipynb转换为mdjupyternbconvert--tomdmy_file.ipynbipynb转为htmljupyternbconvert--tohtmlmy_file.ipynbipython转换为pdfju
    
                    
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  • AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷
                        大力出奇迹985
人工智能宠物
                        
    本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
    
                    
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  • 用 Python 开发小游戏：零基础也能做出《贪吃蛇》
                        

                        
    本文专为零基础学习者打造，详细介绍如何用Python开发经典小游戏《贪吃蛇》。无需复杂编程知识，从环境搭建到代码编写、功能实现，逐步讲解核心逻辑与操作。涵盖Pygame库的基础运用、游戏界面设计、蛇的移动与食物生成规则等，让新手能按步骤完成开发，同时融入SEO优化要点，帮助读者轻松入门Python游戏开发，体验从0到1做出游戏的乐趣。一、为什么选择用Python开发《贪吃蛇》对于零基础学习者来说，
    
                    
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  • 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略
                        AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
                        
    基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
    
                    
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  • GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求
                        AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
                        
    GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
    
                    
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  • 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？
                        AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
                        
    神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
    
                    
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  • AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
                        AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
                        
    AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
    
                    
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  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
                        AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
                        
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
    
                    
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  • AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
                        

                        
    AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
    
                    
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  • lesson20：Python函数的标注
                        你的电影很有趣
python开发语言
                        
    目录引言：为什么函数标注是现代Python开发的必备技能一、函数标注的基础语法1.1参数与返回值标注1.2支持的标注类型1.3Python3.9+的重大改进：标准集合泛型二、高级标注技巧与最佳实践2.1复杂参数结构标注2.2函数类型与回调标注2.3变量注解与类型别名三、静态类型检查工具应用3.1mypy：最流行的类型检查器3.2Pyright与IDE集成3.3运行时类型验证四、函数标注的工程价值与
    
                    
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  • Jupyter Notebook：数据科学的“瑞士军刀”
                        a小胡哦
机器学习基础人工智能机器学习
                        
    在数据科学的世界里，JupyterNotebook是一个不可或缺的工具，它就像是数据科学家手中的“瑞士军刀”，功能强大且灵活多变。今天，就让我们一起深入了解这个神奇的工具。一、JupyterNotebook是什么？JupyterNotebook是一个开源的Web应用程序，它允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它支持多种编程语言，其中Python是最常用的语言之一。Jupy
    
                    
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  • Django学习笔记（一）
                        

                        
    学习视频为：pythondjangoweb框架开发入门全套视频教程一、安装pipinstalldjango==****检查是否安装成功django.get_version()二、django新建项目操作1、新建一个项目django-adminstartprojectproject_name2、新建APPcdproject_namedjango-adminstartappApp注：一个project
    
                    
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  • 【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？
                        三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
                        
    你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
    
                    
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  • Python 程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码
                        睿思达DBA_WGX
Python讲义python开发语言
                        
    Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码目录Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码一、字符的编码二、`ASCII`编码三、`Unicode`编码四、使用`ord()`函数查询一个字符对应的`Unicode`编码五、使用`chr()`函数查询一个`Unicode`编码对应的字符六、`Python`字符串的特征一、字符的编码计算机默认只能处理二进制数，而不能处
    
                    
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  • 【Python】pypinyin-汉字拼音转换工具
                        鸟哥大大
Pythonpython自然语言处理
                        
    文章目录1.主要功能2.安装3.常用API3.1拼音风格3.2核心API3.2.1pypinyin.pinyin()3.2.2pypinyin.lazy_pinyin()3.2.3pypinyin.load_single_dict()3.2.4pypinyin.load_phrases_dict()3.2.5pypinyin.slug()3.3注册新的拼音风格4.基本用法4.1库导入4.2基本汉字
    
                    
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  • python编程第十四课：数据可视化
                        小小源助手
Python代码实例信息可视化python开发语言
                        
    Python数据可视化：让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代，数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库，为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly，帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
    
                    
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  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）
                        CodeJourney.
cnnrnn人工智能
                        
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
    
                    
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  • 矩阵求逆（JAVA）利用伴随矩阵
                                    qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
                                    
    package gaodai.matrix;

import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

/**
 * 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
 * @author 邱万迟
 
    
                                
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  • 单例（Singleton）模式
                                    aoyouzi
单例模式Singleton
                                    
    3.1           概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时，我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到，例如缓存池，数据库连接池，线程池，一些应用服务实例等。在多线程环境中，为了保证实例的唯一性其实并不简单，这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
    
                                
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  • [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
                                    comsci
开源
                                    
     
 
      现在国内有大量的信息技术产品，都是通过盗版，免费下载，开源，附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。 
 
       虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣，也促进了电子商务和互联网产业的快速发展，但是实际上，我们应该清醒的看到，这些产业的核心力量是被国外的
    
                                
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  • 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
                                    Array_06
UIXHTML
                                    
    <a src="地址"  targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索 
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里 
 
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置 
===================== 
例如： 
 
 <frame src=&
    
                                
    • 
                                
  • Struts2实现单个/多个文件上传和下载
                                    oloz
文件上传struts
                                    
    struts2单文件上传： 
    步骤01:jsp页面 
 
<!--在进行文件上传时，表单提交方式一定要是post的方式，因为文件上传时二进制文件可能会很大，还有就是enctype属性，这个属性一定要写成multipart/form-data，不然就会以二进制文本上传到服务器端--> 
　　<form action="fileUplo
    
                                
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  • 推荐10个在线logo设计网站
                                    362217990
logo
                                    
    在线设计Logo网站。 
1、http://flickr.nosv.org（这个太简单） 
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1 
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool 
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2 
5、ht
    
                                
    • 
                                
  • jsp上传文件
                                    香水浓
jspfileupload
                                    
    1. jsp上传 
 
Notice： 
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ，不能使用 GET 方法 
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data 
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
    
                                
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  • 我的架构经验系列文章 - 前端架构
                                    agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
                                    
    框架层面：近几年前端发展很快，前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了，js也不再是十年前的玩具了，以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight，现在可以使用js来完成大部分的功能，因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码，越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源，而前端做所有UI的事情。MVCMV
    
                                
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  • android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
                                    aijuans
android
                                    
    我的android app中需要发送webservice ，于是我使用了 ksop2 进行发送，在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下     
     
[html]  
view plain 
copy       
 
 <Envelope xmlns="http://schemas.
    
                                
    • 
                                
  • 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
                                    baalwolf
spring
                                    
    统一日志和异常管理配置好后，SSH项目中，代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影！ 
统一日志异常实现类：    
[java]  
view plain 
copy       
 
 package com.pilelot.web.util;   
    
 impor
    
                                
    • 
                                
  • Android SDK 国内镜像
                                    BigBird2012
android sdk
                                    
    一、镜像地址： 
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像，比配置代理下载快多了。 
配置地址， http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android 
2、北京化工大学的： 
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn  
IPV4:ubuntu.buct.cn 
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn 

    
                                
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  • HTML无害化和Sanitize模块
                                    bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
                                    
    一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe 
        AngularJS非常注重安全方面的问题，它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML，然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。 
        考虑这样一个例子，假设我们有一个变量存
    
                                
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  • [Maven学习笔记二]Maven命令
                                    bit1129
maven
                                    
    mvn compile 
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中，不会对src/test/java中的测试类进行编译 
MVN编译使用 
maven-resources-plugin:2.6:resources 
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile 
&nbs
    
                                
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  • 【Java命令二】jhat
                                    bit1129
Java命令
                                    
    jhat用于分析使用jmap dump的文件，，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务，jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写 
1. 用法： 
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help

Usage:  jhat [-stack <bool&g
    
                                
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  • JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
                                    ronin47

                                    
    进到类似目录 server/default/conf/bootstrap，打开文件 profile.xml找到： Xml代码<bean  
  
name="AttachmentStore"  
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
    
                                
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  • 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
                                    brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
                                    
    网页设计中最基本的原则之一是，不管你花多长时间创造一个华丽的设计，其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托 
    我仍然清楚地记得我最早的一次美术课，那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子，我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋，并且我想，既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩，那所有颜色
    
                                
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  • 有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
                                    bylijinnan
java算法面试
                                    
    

import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;

/**
 * http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
 * #面试题#有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。
 * 写一个函数实现。复杂度是什么
    
                                
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  • struts2获得request、session、application方式
                                    chiangfai
application
                                    
    1、与Servlet API解耦的访问方式。 
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装，构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象，使用ActionContext类。 
-----> 
  
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
    
                                
    • 
                                
  • 改变python的默认语言设置
                                    chenchao051
python
                                    
     import sys
 sys.getdefaultencoding() 
 可以测试出默认语言，要改变的话，需要在python lib的site-packages文件夹下新建： 
sitecustomize.py， 这个文件比较特殊，会在python启动时来加载，所以就可以在里面写上： 
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8') 
&n
    
                                
    • 
                                
  • mysql导入数据load data infile用法
                                    daizj
mysql导入数据
                                    
    我们常常导入数据！mysql有一个高效导入方法，那就是load data infile 下面来看案例说明 
 
基本语法： 
load data  [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] 
into table tbl_name 
[fields 
[terminated by't'] 
[OPTI
    
                                
    • 
                                
  • phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
                                    dcj3sjt126com
PHPExcel
                                    
      
跟导出相对应的，同一个数据表，也是将phpexcel类放在class目录下，将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中 
<?php 
error_reporting(E_ALL); 
set_time_limit(0); 
?> 
<html> 
<head> 
<meta http-equiv="Content-Type" 
    
                                
    • 
                                
  • 22岁到72岁的男人对女人的要求
                                    dcj3sjt126com

                                    
    22岁男人对女人的要求是：一，美丽，二，性感，三，有份具品味的职业，四，极有耐性，善解人意，五，该聪明的时候聪明，六，作小鸟依人状时尽量自然，七，怎样穿都好看，八，懂得适当地撒娇，九，虽作惊喜反应，但看起来自然，十，上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求，略作修定，是：一，入得厨房，进得睡房，二，不必服侍皇太后，三，不介意浪漫蜡烛配盒饭，四，听多过说，五，不再傻笑，六，懂得独
    
                                
    • 
                                
  • Spring和HIbernate对DDM设计的支持
                                    e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
                                    
    A：数据访问对象 
 
    DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面，资源库是一个独立的抽象，它与DAO进行交互，并提供到领域模型的“业务接口”。 
   资源库使用领域的通用语言，处理所有必要的DAO，并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
    
                                
    • 
                                
  • NoSql 数据库的特性比较
                                    geeksun
NoSQL
                                    
    Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。 
  
1. 数据模型 
作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： 
Lists （列表） 
Sets
    
                                
    • 
                                
  • 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
                                    hongtoushizi
nginx
                                    
    转载自： http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm 
  
普通网站在实现文件上传功能的时候，一般是使用Python，Java等后端程序实现，比较麻烦。Nginx有一个Upload模块，可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件，然后在交由后台页面处理，并且把文件的原名，上传后的名称，文件类型，文件大小set到页面。下
    
                                
    • 
                                
  • spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
                                    jishiweili
springthymeleaf
                                    
    视图控制层代码demo如下： 
  
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
	private final MessageRepository messageRepository;

	@Autowired
	public MessageController(Mes
    
                                
    • 
                                
  • 数据源架构模式之活动记录
                                    home198979
PHP架构活动记录数据映射
                                    
    hello!架构 
一、概念 
活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。 
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。 
  
二、实现简单活动记录 
活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 
<?php
/**
 * 行数据入口类
 *
    
                                
    • 
                                
  • Linux Shell脚本之自动修改IP
                                    pda158
linuxcentosDebian脚本
                                    
    作为一名 
Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！   
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
    
                                
    • 
                                
  • 开发环境搭建
                                    独浮云
eclipsejdktomcat
                                    
           最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。 
  
      &n
    
                                
    • 
                                
  • 操作日期和时间的工具类
                                    vipbooks
工具类
                                    
       大家好啊，好久没有来这里发文章了，今天来逛逛，分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类，希望对大家有所帮助。 
 
 

/*
 * @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
 * 
 * Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
 */
package test;

impor
    
                                
    • 
                

            

        

    




    

        

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