\chapter{实验结果与分析}

\section{实验环境}

本研究的实验环境配置如下：
\begin{itemize}
    \item 操作系统：Windows 11
    \item 编程语言：Python 3.13
    \item 深度学习框架：PyTorch 2.12.0 (CUDA 12.6)
    \item GPU：NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop (8GB VRAM)
    \item 内存：16 GB
\end{itemize}

\section{模型训练过程}

\subsection{数据集规模}

经数据预处理管线处理后，共生成1,095,758条有效样本，其中训练集767,030条（70\%），验证集164,363条（15\%），测试集164,365条（15\%）。每条样本包含14天×19个气象特征的输入序列，以及短（3天）、中（7天）、长（30天）三类预测目标。训练集与测试集按时间顺序划分（2010-2020训练，2021-2022验证，2023-2024测试）。

\subsection{LSTM-Attention训练}

LSTM-Attention模型共包含983,628个可训练参数，采用Focal Loss（$\alpha=0.25, \gamma=2.0$）缓解类别不平衡问题，使用AdamW优化器（初始学习率1e-3）和ReduceLROnPlateau学习率调度器（patience=8）。训练在NVIDIA RTX 4060上运行，每epoch约5分钟。

\subsection{XGBoost训练}

XGBoost基线模型将14天×19特征的序列展平为266维特征向量，训练3个独立的XGBoost分类器（n\_estimators=200, max\_depth=6, learning\_rate=0.05）分别对应三个预测时间尺度。

\section{模型性能对比}

模型对比结果如表\ref{tab:model_comparison}和图\ref{fig:model_comparison}所示。

\begin{table}[H]
\centering
\caption{模型性能对比}
\label{tab:model_comparison}
\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
\textbf{时间尺度} & \multicolumn{2}{c}{\textbf{LSTM-Attention}} & \multicolumn{2}{c}{\textbf{XGBoost}} \\
& Accuracy & F1-Macro & Accuracy & F1-Macro \\
\midrule
短期（3天）  & 0.9263 & 0.2404 & \textbf{0.9908} & \textbf{0.9325} \\
中期（7天）  & 0.9259 & 0.2404 & \textbf{0.9886} & \textbf{0.9195} \\
长期（30天） & 0.9260 & 0.2404 & \textbf{0.9782} & \textbf{0.8576} \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=\textwidth]{../outputs/figures/model_comparison.png}
\caption{模型性能对比柱状图}
\label{fig:model_comparison}
\end{figure}

XGBoost模型在三个时间尺度上均取得优异性能，短期预警F1-Macro达到0.9325，中长期也维持在0.85以上。LSTM-Attention模型由于训练不充分（仅完成2-3个epoch），F1分数较低（0.24），近似于随机猜测水平。这表明对于此类表格型时序预测任务，XGBoost的梯度提升树结构可能比LSTM的序列建模方法更具优势，且训练速度快、超参数调优方便。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=\textwidth]{../outputs/figures/confusion_matrix_comparison.png}
\caption{混淆矩阵对比（左：XGBoost，右：LSTM-Attention）}
\label{fig:confusion_matrix}
\end{figure}

由图\ref{fig:confusion_matrix}可见，XGBoost在各风险等级（0-低、1-中、2-高、3-严重）上的分类效果良好，对角线清晰；而LSTM-Attention将所有样本预测为第0类（低风险），这是由于类别严重不平衡（低风险样本占比约94-96\%）且训练不充分所致。

\section{系统可视化效果}

基于Flask + ECharts构建的可视化大屏系统（图\ref{fig:dashboard}），包含6个功能面板：温度趋势图、风险等级展示、老年人口饼图、预警时间线柱状图、暴露-反应曲线和历史数据回顾。系统采用深色科技蓝配色方案，支持每30分钟自动刷新数据。

\section{讨论}

本研究结果表明，对于基于气象再分析数据的老年群体高温健康风险预警任务，XGBoost模型在准确性和可解释性方面均表现优异。LSTM-Attention模型虽然理论上具有更强的时序建模能力，但在实际训练中受限于样本极度不平衡和训练时长，未能发挥预期效果。未来工作可在以下方向改进：（1）采用SMOTE等过采样技术缓解类别不平衡；（2）引入注意力权重可视化增强模型可解释性；（3）融合社会经济因子和建筑环境数据提高预警精度。
