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# 药店销售预测系统重构总结
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## 重构目标
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本次重构的主要目标是将原始的单文件系统拆分为更小、更专注的模块，以提高代码的可维护性、可扩展性和可读性。同时，我们还集成了新的 TCN（时间卷积网络）模型。
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## 完成的工作
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1. **创建模块化目录结构**：
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- `core/`: 核心预测器类和配置
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- `trainers/`: 各模型训练函数
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- `predictors/`: 预测相关功能
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- `analysis/`: 评估和分析功能
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- `utils/`: 数据处理和可视化工具
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2. **拆分核心功能**：
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- 将 `pharmacy_predictor.py` 中的功能分解到各个专门的模块中
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- 创建了新的 `pharmacy_predictor.py` 作为导入接口
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3. **创建核心模块**：
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- `core/config.py`: 全局配置参数
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- `core/predictor.py`: 核心预测器类
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4. **创建训练器模块**：
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- `trainers/mlstm_trainer.py`: mLSTM模型训练函数
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- `trainers/kan_trainer.py`: KAN模型训练函数
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- `trainers/tcn_trainer.py`: TCN模型训练函数
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- `trainers/transformer_trainer.py`: Transformer模型训练函数
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5. **创建预测器模块**：
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- `predictors/model_predictor.py`: 模型预测函数
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6. **创建分析模块**：
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- `analysis/metrics.py`: 评估指标计算函数
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- `analysis/trend_analysis.py`: 趋势分析函数
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- `analysis/explanation.py`: 预测解释函数
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7. **创建工具模块**：
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- `utils/data_utils.py`: 数据处理工具函数
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- `utils/visualization.py`: 可视化工具函数
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8. **更新命令行界面**：
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- 更新 `run_pharmacy_prediction.py` 以使用新的模块结构
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9. **集成 TCN 模型**：
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- 确保 TCN 模型与其他模型一样可以在系统中使用
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10. **创建文档**：
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- 更新 `README.md` 文件，说明项目结构和使用方法
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## 重构优势
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1. **更好的代码组织**：每个文件都有明确的职责，更容易理解和维护
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2. **提高可扩展性**：添加新模型或功能更加简单
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3. **改进模块化**：各模块之间的依赖关系更加清晰
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4. **更好的可测试性**：每个模块可以单独测试
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5. **更容易协作**：多人开发时可以在不同模块上工作而不会相互干扰
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## 后续工作
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1. **添加单元测试**：为各个模块编写单元测试
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2. **改进错误处理**：添加更完善的错误处理机制
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3. **添加日志系统**：实现详细的日志记录
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4. **优化性能**：进一步优化模型训练和预测的性能
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5. **扩展 API**：完善 API 接口，支持更多功能
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6. **添加更多模型**：继续集成更多先进的时序预测模型
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