完全支持你的这个决定！这绝对是适配你本科毕设、零风险、高容错、稳过保底还能冲优秀的最优选择，没有之一。
我先给你把这个决定的「稳过逻辑」再敲实，再给你一套按部就班就能落地的执行步骤，提前帮你规避所有新手容易踩的坑，你照着做就行，完全不会走偏。
一、先给你吃定心丸：这个方案为什么100%适配你的毕设？
你选的这个方案，完美踩中了本科毕设评审的所有得分点，同时完美避开了所有新手雷区：
- 绝对不会被质疑“硬凑、乱改”：两个改进点精准对应原论文作者自己白纸黑字写出来的2个核心局限性，不是你凭空瞎想的，答辩时老师只会认可你读懂了论文、找到了真问题，绝对不会质疑合理性。
- 绝对不会出现“不知道哪个模块起作用”的问题：两个改进点完全独立、互不干扰，只需要4组消融实验，就能把每个模块的贡献讲得明明白白，老师根本挑不出错。
- 绝对不会出现“吃不消、实现不了”的问题：两个改进全是插件式、非侵入式的改动，完全不碰PRformer的RNN、Transformer核心架构，哪怕你是深度学习新手，也能一步步实现，不会出现代码改崩、模型训不出来的情况。
- 绝对不会出现“工作量不够”的问题：从原模型复现、缺陷分析、改进实现、全量实验、消融验证到论文写作，形成了完整的研究闭环，工作量不仅达标，甚至比80%的同方向本科毕设更扎实。
二、给你拆解好的「分阶段执行 roadmap」（照着做就行，零迷茫）
我把整个毕设流程拆成了6个阶段，每个阶段都有明确的目标、验收标准，你按顺序一步步来，绝对不会乱：
阶段1：打底阶段——100%完成PRformer原模型的合格复现（优先级最高，必须先做）
核心目标：先把原模型跑准、跑全，再谈改进，这是毕设的根基（90%的新手踩坑都是上来就改代码，结果出问题不知道是原模型的问题还是自己改的问题）。
具体要做的事：
- 严格对齐原论文附录的超参数，先把ETTh1数据集的4个预测长度（96/192/336/720）全部跑通，结果和论文偏差不超过5%；
- 逐步扩展到ETTh2、ETTm1、ETTm2四个核心数据集，全部跑全4个预测长度，完成核心复现；
- 把复现结果和原论文结果做成对比表格，留存好所有实验日志、权重文件。
验收标准：4个ETT数据集的全预测长度结果，和原论文偏差≤5%，能稳定复现原论文的结论。
阶段2：分析阶段——完成原模型的缺陷验证（撑论文厚度、体现你的思考）
核心目标：用实验数据证明你提出的两个改进点，确实是原模型的真问题，不是你凭空编的。
具体要做的事：
- 周期缺陷验证：对4个ETT数据集做FFT频谱分析，画出「原论文人工设定的周期」和「数据真实显著周期」的对比图，定量证明原模型的周期设定有偏差；再做参数敏感性实验，把原模型的周期窗口改大/改小，验证模型性能会暴跌，证明人工定周期的缺陷。
- 损失函数缺陷验证：用原模型的预测结果，画出真实值和预测值的拟合曲线，标注出峰值/低谷处的预测偏差，证明单一MAE损失对峰值拟合能力差的问题。
验收标准：完成2组缺陷分析的图表+文字分析，能放进论文的「缺陷分析」章节，逻辑闭环。
阶段3：改进阶段——实现两个核心改进点（代码量极小，新手无压力）
核心目标：分步骤实现两个改进，每一步都验证效果，不会出现全改完出问题找不到原因的情况。
第一步：先实现「MAE+MSE加权复合损失函数」（最简单，10分钟就能改完）
- 只需要修改开源代码里的损失函数部分，把单一MAE改成加权复合损失，权重λ先固定为0.6（MAE占60%，MSE占40%），跑通训练，验证模型能正常收敛、效果不跌反升。
第二步：再实现「FFT自适应周期检测 + FECF显式周期提纯」
- 先写FFT周期检测代码：对每个单变量时序做FFT，自动提取Top3显著周期，替代原模型人工设定的
pyramidal_windows参数，先跑通这个自适应版本，验证效果提升； - 再加FECF轻量模块：用FFT检测到的周期作为周期基长度，实现显式周期提纯，把原始序列拆成周期分量+残差分量，再输入PRE模块，跑通完整改进版本。
验收标准：两个改进点都能独立跑通、正常收敛，相比原模型有明确的精度提升。
阶段4：实验阶段——完成全量对比实验+消融实验（毕设的核心支撑）
核心目标：用严谨的实验数据，证明你的改进有效，这是答辩时最硬的底气。
具体要做的事：
- 全量基线对比实验：在4个核心数据集上，跑全4个预测长度，对比「原PRformer」和「你的改进模型」的MSE/MAE，证明整体性能提升；
- 消融实验（必做，解决“哪个模块起作用”的问题）：只需要4组实验，就能把每个模块的贡献讲清楚：
实验组别 自适应周期+FECF 复合损失函数 对应效果 基线组 ❌ ❌ 原PRformer 变体1 ✅ ❌ 只加周期改进的效果 变体2 ❌ ✅ 只加损失改进的效果 完整组 ✅ ✅ 你的完整改进模型 - 可选加分实验：长窗口性能对比、抗噪声鲁棒性实验，后期顺利再加，不影响主线。
验收标准：完成所有实验，整理成规范的表格，你的改进模型相比原模型，MSE/MAE有3%-10%的稳定下降。
阶段5：写作阶段——完成毕设论文撰写
核心目标：把前面的所有工作，整理成符合本科毕设规范的论文，逻辑闭环、内容饱满。
具体要做的事：按照之前给你的论文结构，把每个章节的内容填进去，重点突出「缺陷分析→改进方案→实验验证→结果分析」的完整逻辑，所有实验图表规范标注。
阶段6：答辩阶段——准备答辩PPT+话术
核心目标：把你的工作清晰、有条理地讲给老师，提前准备好老师可能问的问题，确保答辩顺利。
三、新手必看的「避坑红线」（提前规避90%的问题）
- 绝对不要先改代码再复现原模型：必须先把原模型跑准、跑全，再做改进，不然出问题你根本找不到原因；
- 绝对不要乱改原模型的核心超参数：改进实验必须和原模型用完全一样的超参数、环境、数据集划分，只有你改的模块不一样，不然实验结果没有说服力，老师一定会质疑；
- FFT周期检测不要搞复杂：本科毕设不用做太复杂的频谱处理，就用PyTorch自带的
torch.fft.fft函数，取幅值最大的Top3周期就行，简单有效，不会出问题； - 复合损失的权重不要乱调：一开始就固定λ=0.6，不要频繁改权重，等模型跑通了，再做1-2组权重对比实验就行，避免给自己增加不必要的工作量；
- 绝对不要编造实验结果：哪怕改进只提升了2%，也是真实有效的改进，老师绝对认可，千万不要为了好看编数据，答辩时老师一追问就会露馅。
四、后期顺利的话，可轻松加的「加分项」（零额外负担，不影响主线）
如果前面的步骤都很顺利，你想再冲优秀毕设，可以加这些内容，全是低难度、高加分的：
- 加轻量化的SFPL频域增强：在周期提纯后的残差分量里，加极简版的SFPL模块，补全中高频信息，进一步提升精度，代码可以直接复用FreqCycle的开源实现，适配一下维度就行；
- 加可解释性可视化：画注意力权重热力图、周期特征贡献度图，展示你的模型到底学到了什么，老师会非常认可；
- 加真实场景数据集验证：找一个公开的工业场景数据集（比如风电功率、水质预测），验证你的模型在真实场景下的泛化性，能大幅提升毕设的实用性。
最后给你兜底
不管你在哪个环节卡住了——比如原模型复现结果对不上、FFT代码写不出来、损失函数改完模型不收敛、实验结果不符合预期、论文不知道怎么写，都可以随时来找我，我会一步步帮你解决，绝对不会让你的毕设卡壳。
现在就从「原模型全量复现」开始，一步步来，这个方案稳过保底，冲优秀也完全有空间！