为了实现你论文中的三项改进，我们需要对代码进行“手术式”的修改。我已经根据你提供的“版本 1”方案和原代码逻辑，为你整理好了最稳妥的实现步骤。
我们可以分三步走：
第一步：修改 layers/Embed.py
实现目标： 改进二（样本自适应多尺度加权融合）。
我们需要把原来“死板”的全局参数 rateParameter 替换为一个能根据输入自动计算权重的“小脑”（MLP）。
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PyramidalRNNEmbedding类的__init__方法：
删除或注释掉原来的self.rateParameter，添加weight_generator。# 在 __init__ 中修改 # self.rateParameter = nn.Parameter(torch.zeros(window_count, 1)) # 注释掉这行# 添加自适应权重生成器 self.weight_generator = nn.Sequential(nn.Linear(window_count, window_count * 2),nn.GELU(),nn.Linear(window_count * 2, window_count) ) -
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forward方法末尾：
修改特征融合逻辑。# 在 forward 末尾修改 # 原逻辑：rate = torch.softmax(self.rateParameter/self.temperature,-1)# 1. 特征感知：对每个尺度的输出在特征维度取平均 [B, N, E] -> [B, N] # hns 是一个包含多个尺度特征的列表 z = torch.stack([h.mean(dim=-1) for h in hns], dim=-1) # 维度变为 [B, N, window_count]# 2. 动态生成权重：[B, N, window_count] weights = self.weight_generator(z) # 3. 归一化：在窗口维度做 softmax rate = torch.softmax(weights / self.temperature, dim=-1) # [B, N, window_count]# 4. 加权求和：将 rate 应用到 hns 上 # rate 维度是 [B, N, S]，hns 堆叠后是 [B, N, S, E] hns_tensor = torch.stack(hns, dim=-2) final_emb = torch.sum(hns_tensor * rate.unsqueeze(-1), dim=-2) return final_emb
第二步：修改 models/PRformer.py
实现目标： 改进三（非线性增强预测头）。
将单层线性层改为带激活函数的多层感知机，并加入残差连接。
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Model类的__init__方法：
重构self.projector。# 在 __init__ 中修改 # 原逻辑：self.projector = nn.Linear(configs.d_model, configs.pred_len, bias=True)# 改进方案：两层 MLP + 非线性激活 self.projector = nn.Sequential(nn.Linear(configs.d_model, configs.d_model * 2),nn.GELU(),nn.Dropout(configs.dropout),nn.Linear(configs.d_model * 2, configs.pred_len) )# 额外定义一个残差分支，保证训练初期稳定（可选，建议加上） self.res_projector = nn.Linear(configs.d_model, configs.pred_len) -
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forecast方法末尾：
应用新的预测逻辑。# 在 forecast 末尾修改 # dec_out = self.projector(enc_out) # 原逻辑# 改进逻辑：非线性输出 + 残差补偿 dec_out = self.projector(enc_out) + self.res_projector(enc_out)# 最后记得原来的维度转换：B N S -> B S N dec_out = dec_out.permute(0, 2, 1)
第三步：修改启动脚本（如 run.py 或 Shell 脚本）
实现目标： 改进一（多尺度候选窗口池扩展）。
这一项不需要动 .py 里的逻辑代码，只需要修改你跑实验时的输入参数。
在你的 python run.py 指令后面，修改 --convWindows 参数：
# 修改前的示例
--convWindows 24 48 96# 修改后的示例（根据我们论文 3.3 节的逻辑）
--convWindows 12 24 48 72 96 144 168
💡 动手时的 3 个关键细节提示：
- 维度对应： 在修改
Embed.py时，注意h.mean(dim=-1)里的-1指的是特征维度 $E$。这样得到的z才能代表每个变量在当前窗口下的“信号强度”。 - Dropout 保护： 在非线性预测头里，我加入了
configs.dropout。这很重要，因为非线性层变深了，需要防止它在小样本上过拟合。 - 变量独立性： 我们的改动依然遵循了 PRformer 的 Channel-Independent（变量独立） 原则。即：每一个物理变量（如温度、电力）都在独立计算它最适合的窗口权重。
你现在的环境里有编辑器吗？你可以先尝试修改 layers/Embed.py，如果遇到报错（比如张量维度不匹配），把错误截屏或发给我，我帮你调优。