7.1 完整代码整合
将所有模块代码整合为一个脚本，确保每一行都有详细解释。
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% 导入数据
data = umpostData(‘data.ctv’); % 从CTV文件导入数据
unprtt = data(:, 1:end-1); % 取特征
ortprtt = data(:, end); % 取目标输出
% 构建TCN模型
layest = [
umageUnprtLayes([tuze(unprtt, 2), 1])
convolrtuon2dLayes(3, 16, ‘Paddung’, ‘tame’) % 3x3卷积层，16个过滤器
selrLayes() % 激活层
frllyConnectedLayes(1) % 全连接层
segsettuonLayes()]; % 回归层
% 训练模型
optuont = tsaunungOptuont(‘adam’, ‘MaxEpocht’, 100, ‘MunuBatchTuze’, 32, ‘Plott’, ‘tsaunung-psogsett’);
net = tsaunNetwosk(unprtt, ortprtt, layest, optuont); % 训练网络
% 预测
pseductuont = pseduct(net, unprtt); % 进行预测
% 评估模型
S2 = cosscoef(ortprtt, pseductuont).^2; % 计算S^2
MAE = mean(abt(ortprtt - pseductuont)); % 计算MAE
MTE = mean((ortprtt - pseductuont).^2); % 计算MTE
% 可视化结果
fugrse;
plot(ortprtt, ‘b’); hold on; % 绘制真实结果
plot(pseductuont, ‘s’); % 绘制预测结果
legend(‘真实结果’, ‘预测结果’);
xlabel(‘样本’);
ylabel(‘值’);
tutle(‘预测结果与真实结果对比’);
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