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【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测

2026-01-26 12:15:18

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程序名称：基于自适应峰谷感知（APVP）多头注意力（MHA）多任务学习（MTL）的多变量多输出时间序列预测

实现平台：python—Jupyter Notebook

代码简介：基于自适应峰谷感知（APVP）多头注意力（MHA）多任务学习（MTL）的多变量多输出时间序列预测。高创新点，原创未发表，注释超详细，几乎每行一注释。限量。通过自适应峰谷感知（APVP）模块动态检测历史序列中的局部极值特征，生成可学习的峰谷敏感权重，并将其与多头注意力（MHA）机制深度融合，使模型能够自适应地加强对负荷波动关键时段（如波峰、波谷）的关注；同时，结合多任务学习（MTL）框架，模型共享底层特征并并行预测多个相关负荷变量，提升了特征利用效率与泛化能力。其优势在于：APVP机制增强了对序列中关键转折点的捕捉能力，提高了峰值和谷值时段的预测精度；MHA提供了多尺度特征交互能力；MTL则通过任务间知识共享提升了整体预测稳定性与效率，从而在复杂的多变量负荷预测任务中实现了更准确、更鲁棒的预测性能。

1.数据准备与特征工程机制

本APVP-MHA-MTL-LSTM时间序列预测模型的实现过程始于数据准备与特征工程阶段，这一阶段为后续深度学习模型的构建奠定了坚实的基础。代码首先尝试从"电热冷气负荷数据.xlsx"文件中读取能源负荷数据，若文件不存在则生成包含电、气、冷、热四种负荷类型的模拟数据集。模拟数据通过正弦函数模拟日周期特性，并添加随机噪声以模拟真实场景中的波动性。数据读取后，模型采用滑动窗口技术构造输入-输出对，这种设计充分利用了时间序列的时序依赖性，同时实现了多变量输入与多输出预测的统一框架。

特征工程阶段是该模型实现的核心预处理步骤，它极大地丰富了输入特征空间，提升了模型对复杂时间模式的捕捉能力。代码构建了包含原始负荷变量、时间特征、滞后特征和移动平均特征的综合特征集。时间特征工程采用周期性编码技术，将小时和周两种时间尺度转化为正弦和余弦分量，有效解决了传统独热编码在处理循环时间变量时的边界不连续问题。滞后特征通过引入历史时刻的负荷值（滞后1、2、3、6步），为模型提供了短期历史依赖信息。移动平均特征则通过计算近3步和6步的滑动平均值，提取了负荷序列的趋势信息。这些特征共同构成了一个多维特征空间，能够全面表征负荷序列的时变性、周期性和趋势性。数据标准化采用MinMaxScaler将各特征缩放到[0,1]区间，这不仅加速了模型训练收敛，还避免了不同量纲特征对模型学习的干扰。

数据划分与序列构建阶段，代码采用80%-20%的比例划分训练集和测试集，确保了模型训练和评估的合理性。滑动窗口序列构建函数create_sequences将多维特征矩阵转换为三维张量结构（样本数×时间步×特征数），这种格式完美契合深度学习模型对时序数据的处理要求。多任务学习的目标变量同时包含电、气、冷、热四种负荷，实现了单一模型同时预测多种能源需求的目标，显著提高了计算效率和模型参数利用率。这一阶段的技术细节体现了工程实践中的严谨性，包括对NaN值的处理、特征选择的合理性以及数据维度的一致性检查，为后续复杂深度学习模型的训练奠定了可靠的数据基础。

2.创新模型架构设计与实现机制

APVP-MHA-MTL-LSTM模型的核心创新在于自适应峰谷感知机制（APVP）与多头注意力机制（MHA）的深度融合，这一设计在传统LSTM基础上实现了对负荷序列关键波动时刻的精准捕捉。模型架构从输入层开始，首先通过Dense投影层将原始特征空间映射到高维表示空间（d_model=64），并采用LayerNormalization进行归一化处理，确保了梯度传播的稳定性。紧接着，创新性的APVP模块开始发挥作用，该模块包含两个关键技术组件：峰值检测卷积核和谷值检测卷积核，分别采用1D卷积操作提取序列中的局部极值特征。峰值检测器通过标准卷积操作识别序列中的峰值模式，而谷值检测器则巧妙地对输入序列取负后进行卷积操作，将谷值检测转化为峰值检测问题，这种设计大大简化了模型实现复杂度。

APVP机制的数学原理基于可学习的敏感度参数α，该参数在训练过程中自适应调整，平衡峰谷感知权重与常规注意力之间的比例关系。具体而言，APVP模块首先分别提取峰值和谷值特征，然后通过融合层（Dense with sigmoid）生成[0,1]范围内的感知权重，最后通过公式pv_weights = α * pv_weights + (1-α) * 0.5进行自适应调整。这种设计使得模型能够根据具体数据特性动态调整对峰谷时刻的关注程度，当α接近1时模型高度关注极值点，当α接近0时则退化为标准注意力机制。生成的峰谷感知权重随后被传递到多头注意力模块，通过维度扩展和重复操作与注意力分数矩阵进行逐元素相乘，实现了"1 + pv_weights_expanded"的加权效果，使峰谷时刻的注意力分数得到增强。

多头注意力机制在APVP权重引导下工作，采用标准的缩放点积注意力计算方法，但创新性地将峰谷感知权重融入注意力分数计算过程。具体实现中，模型将输入序列通过不同的线性变换得到查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵，然后分割为多个注意力头进行并行计算。注意力分数计算采用scaled_attention_logits = matmul_qk / sqrt(dk)公式，随后与扩展后的峰谷权重进行融合：scaled_attention_logits = scaled_attention_logits * (1 + pv_weights_expanded)。这种乘法融合机制使峰谷时段的注意力分数得到增强，同时保持了注意力分布的相对关系。经过softmax归一化后，注意力权重与值矩阵相乘得到上下文表示，最后通过线性变换和残差连接与LSTM输出融合，形成了兼顾长期依赖和关键局部特征的混合表示。

多任务学习框架的实现体现在模型的输出层设计，四种负荷预测任务共享前期的特征提取和表示学习层，但在最后阶段分化为独立的输出头。每个任务头包含一个32维的Dense隐藏层（ReLU激活）和一个线性输出层，这种设计既保证了任务间的知识共享，又允许任务特定的适应性调整。共享层的LSTM单元采用64维隐藏状态，能够捕捉长时间依赖关系，而Dropout层（0.2比率）的加入有效防止了过拟合。模型的最终输出通过Concatenate层将四个任务头的预测结果拼接为四维向量，实现了单次前向传播同时预测多种负荷的目标。整个模型架构体现了深度学习中的模块化设计思想，各组件职责明确，通过精心设计的连接方式协同工作，共同提升多变量多输出时间序列预测的精度和鲁棒性。

3.训练优化、评估

模型训练阶段采用专门设计的峰谷加权损失函数和自适应学习率调整策略，确保模型在关注整体预测精度的同时，特别提升对峰谷关键时段的预测性能。PeakValleyWeightedLoss类在标准均方误差（MSE）基础上，引入了基于局部统计特征的动态权重机制。损失计算首先计算基础MSE，然后分析真实值的局部统计特性：计算每个时间点的标准化偏差（deviation = abs(y_true - y_mean) / y_std），偏差越大表示该点越可能是峰谷点。权重计算采用公式weights = 1.0 + 0.5 * deviation，使峰谷点的损失权重提升至1.5倍，而平稳点的权重接近1.0。最终加权损失为weighted_mse = mean(weights * square(y_true - y_pred))，这种设计使模型在训练过程中更加关注难以预测的峰谷时段。

训练优化配置体现了深度学习中最佳实践的集成：Adam优化器以0.001的初始学习率提供自适应矩估计，EarlyStopping回调监控验证损失并在连续15轮无改善时终止训练（同时恢复最佳权重），ReduceLROnPlateau回调在验证损失平台期8轮后以0.5因子降低学习率（最低至1e-6）。这种组合策略有效平衡了训练效率与模型性能，避免了过拟合和学习率不当导致的训练停滞。训练过程采用32的小批量大小，验证集比例为20%，最大训练轮次为100，实际训练通常在EarlyStopping触发时提前结束。训练历史数据的记录为后续模型分析和调优提供了宝贵参考，包括每轮的训练损失、验证损失、训练MAE和验证MAE。

模型评估体系构建了多维度、多指标的综合性评价框架，从不同角度全面衡量预测性能。评估阶段首先将标准化预测结果反变换回原始量纲，然后针对每种负荷类型独立计算四项核心指标：均方根误差（RMSE）衡量预测误差的总体幅度，平均绝对误差（MAE）提供误差的直观理解，平均绝对百分比误差（MAPE）评估相对误差水平，归一化均方根误差（NRMSE）提供无量纲的性能比较基准。这些指标的计算考虑了数值稳定性，如在MAPE计算中加入了1e-8的小常数防止除零错误。评估结果以结构化方式呈现，包括每种负荷的详细指标值和整体平均值，为模型性能的横向对比和纵向改进提供了量化依据。