results_df.to_csv('model_evaluation_results.csv', index=False) print("Evaluation results saved to 'model_evaluation_results.csv'.") # 绘制预测轨迹 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(target_scaler.inverse_transform(y_train.cpu().numpy())[:, 0], target_scaler.inverse_transform(y_train.cpu().numpy())[:, 1], label='True Train Path', color='blue', linestyle='-', linewidth=2) plt.plot(target_scaler.inverse_transform(y_test.cpu().numpy())[:, 0], target_scaler.inverse_transform(y_test.cpu().numpy())[:, 1], label='True Test Path', color='green', linestyle='-', linewidth=2) plt.plot(test_pred_gru[:, 0], test_pred_gru[:, 1], label='GRU Predicted Test Path', color='red', linestyle='--', linewidth=2) plt.plot(test_pred_gru_kan[:, 0], test_pred_gru_kan[:, 1], label='GRU-KAN Predicted Test Path', color='purple', linestyle='--', linewidth=2) plt.scatter(target_scaler.inverse_transform(y_train.cpu().numpy())[0, 0], target_scaler.inverse_transform(y_train.cpu().numpy())[0, 1], color='green', label='Start Point (Train)', s=100) plt.scatter(test_pred_gru[-1, 0], test_pred_gru[-1, 1], color='orange', label='End Point (Test)', s=100) plt.title('True vs Predicted Paths for GRU and GRU-KAN Models', fontsize=16) plt.xlabel('Longitude', fontsize=14) plt.ylabel('Latitude', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) # Save the plot as a PNG image plt.savefig('精度对比.png') plt.show() if __name__ == "__main__": main()

<think>嗯，我现在需要分析用户提供的这段代码，并解释其中两个主要部分：保存评估结果到CSV文件，以及绘制预测轨迹图。首先，我应该先通读代码，理解每个部分的功能，然后逐步拆解说明。 首先，用户提到了`results_df.to_csv('model_evaluation_results.csv', index=False)`和之后的打印语句。这部分应该是在将模型评估的结果保存为一个CSV文件。`to_csv`是Pandas DataFrame的方法，用于将数据写入CSV文件。参数`index=False`表示不保存行索引，这样生成的CSV文件会更整洁。然后打印提示信息，告诉用户文件保存的位置。 接下来是绘制预测轨迹的部分。这里使用了matplotlib库来创建图表。代码中先设置了图像的大小，然后绘制了多条轨迹线。包括训练集的真实路径、测试集的真实路径，以及GRU和GRU-KAN模型的预测路径。还添加了起点和终点的散点标记，设置了标题、坐标轴标签、图例和网格线，最后保存为“精度对比.png”并显示图像。 我需要确保解释清楚每个步骤的作用，比如为什么使用`target_scaler.inverse_transform`，这可能是因为在训练模型时对数据进行了标准化处理，现在需要逆变换还原到原始尺度。另外，`y_train.cpu().numpy()`可能是因为数据原本在GPU上，需要转移到CPU并转换为NumPy数组以进行后续处理。 在解释过程中，要注意用户可能的疑问点，例如为什么要保存为CSV，有什么好处；绘图时各个参数的意义，比如`linestyle`、`linewidth`的作用，以及如何选择颜色和标记大小。此外，需要说明`plt.savefig`和`plt.show()`的区别，前者保存图像到文件，后者在屏幕上显示。 可能还需要提到代码的结构，比如`if __name__ == "__main__":`的作用，确保当脚本作为主程序运行时才执行`main()`函数。此外，涉及的库如Pandas、matplotlib，可能需要用户预先安装。 要检查是否有遗漏的部分，例如是否正确处理了数据的位置（CPU/GPU），逆变换是否正确应用，以及文件保存的路径是否在当前目录下，用户是否需要修改路径等。同时，确保解释清晰，步骤分明，帮助用户理解代码的功能和实现方式。</think>让我们逐步分析这段代码的功能和实现细节： 一、评估结果保存部分 $$results\_df.to\_csv('model\_evaluation\_results.csv', index=False)$$ $$print("Evaluation results saved to 'model\_evaluation\_results.csv'.")$$ 1. 功能说明： - 使用Pandas的`to_csv()`方法将评估结果DataFrame保存为CSV文件 - `index=False`参数表示不保存行索引 - 文件将保存在当前工作目录中 - 打印操作提供明确的保存反馈 2. 技术细节： - 假设`results_df`包含模型评估指标（如MAE、RMSE等） - CSV格式方便后续用Excel/Pandas进行数据分析 - 典型数据结构示例： | model_name | mae | rmse | r2_score | |------------|------|------|----------| | GRU | 0.12 | 0.25 | 0.94 | | GRU-KAN | 0.09 | 0.21 | 0.96 | 二、轨迹可视化部分 1. 图形初始化 $$plt.figure(figsize=(12, 6))$$ - 创建12x6英寸的画布，确保轨迹清晰展示 2. 轨迹绘制（核心代码解析）： ```python # 真实训练轨迹（蓝色实线） plt.plot(target_scaler.inverse_transform(...), color='blue', linestyle='-', linewidth=2) # 真实测试轨迹（绿色实线） plt.plot(target_scaler.inverse_transform(...), color='green', linestyle='-', linewidth=2) # GRU预测轨迹（红色虚线） plt.plot(test_pred_gru[:, 0], test_pred_gru[:, 1], color='red', linestyle='--', linewidth=2) # GRU-KAN预测轨迹（紫色虚线） plt.plot(test_pred_gru_kan[:, 0], ..., color='purple', linestyle='--', linewidth=2) ``` 3. 关键操作解析： - `target_scaler.inverse_transform()`：将标准化数据还原为原始经纬度坐标 - `y_train.cpu().numpy()`：将GPU张量转为CPU的NumPy数组 - 颜色编码体系： - 蓝色：训练集真实轨迹 - 绿色：测试集真实轨迹 - 红色：GRU预测 - 紫色：GRU-KAN预测 4. 标注增强： ```python plt.scatter(..., label='Start Point (Train)', s=100) # 起点标记（绿色大圆点） plt.scatter(..., label='End Point (Test)', s=100) # 终点标记（橙色大圆点） ``` 5. 图形输出： $$plt.savefig('精度对比.png')$$ $$plt.show()$$ - 保存高分辨率PNG图片（默认dpi=100） - 显示窗口支持交互式缩放查看细节 三、代码结构说明 ```python if __name__ == "__main__": main() ``` - 确保脚本作为主程序时执行main函数 - 支持模块化导入时不会自动运行 四、使用建议 1. 依赖环境： - 需要安装的库：PyTorch、Pandas、Matplotlib、scikit-learn（用于数据标准化） 2. 扩展改进方向： - 添加动态时间规整（DTW）指标计算 - 使用地理坐标系投影（需安装cartopy） - 增加误差带/置信区间可视化 - 添加移动设备的交互式HTML输出 3. 常见问题排查： - 文件未找到：检查工作目录是否正确 - 图形显示异常：验证逆变换是否正确应用 - 颜色混淆：确保图例与线条颜色对应 - GPU数据问题：确认`.cpu()`方法已正确调用