Kronos模型可视化工具：网络结构与数据流图生成教程

你是否在使用Kronos模型时遇到难以直观理解网络结构和数据流向的问题？本文将详细介绍如何使用Kronos的WebUI工具生成网络结构与数据流图，帮助你快速掌握模型工作原理，提升预测分析效率。读完本文后，你将能够：启动WebUI界面、加载历史数据、配置预测参数、生成可视化图表，并解读分析结果。

工具准备与环境要求

Kronos提供了三种预训练模型配置，你可以根据需求选择合适的模型：

模型名称	参数规模	上下文长度	特点
kronos-mini	4.1M	2048	轻量级模型，适合快速预测
kronos-small	24.7M	512	小型模型，平衡性能和速度
kronos-base	102.3M	512	基础模型，提供更高预测质量

启动WebUI前，请确保已安装所有依赖：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos
cd Kronos/webui
pip install -r requirements.txt

启动WebUI可视化工具

执行以下命令启动WebUI服务：

cd webui
./start.sh

服务启动后，在浏览器中访问 http://localhost:5000 即可打开WebUI界面。核心代码实现位于 webui/app.py，该文件包含了Flask应用配置、数据加载、预测生成和可视化图表创建等关键功能。

数据准备与加载

WebUI支持CSV和Feather格式的金融数据文件，文件需包含'open'、'high'、'low'、'close'四个必填列。示例数据可在 examples/data/XSHG_5min_600977.csv 找到。

在WebUI中点击"数据加载"按钮，选择本地数据文件。系统会自动检测数据时间频率（如5分钟、1小时等）并显示数据摘要信息，包括数据量、价格范围和时间跨度。数据加载功能由 webui/app.py 中的 load_data_file 函数实现，支持自动处理不同格式的时间戳列。

生成网络结构可视化

Kronos模型的网络结构可以通过WebUI的"模型分析"功能进行可视化。选择模型类型（如kronos-base）后，系统会生成包含以下信息的网络结构图：

• 模型整体架构（输入层、Transformer层、输出层）
• 注意力头分布热力图
• 各层特征图可视化

模型定义位于 model/kronos.py 和 model/module.py，其中实现了Kronos的核心网络结构和预测逻辑。

创建数据流图与预测分析

在"预测配置"面板中设置以下参数：

• 历史数据长度（lookback）：默认400个数据点
• 预测长度（pred_len）：默认120个数据点
• 温度参数（temperature）：控制预测随机性，建议值0.5-1.0
• 采样策略（top_p）：控制预测多样性，建议值0.8-0.95

点击"开始预测"后，系统会生成金融时间序列预测结果，并自动保存到 webui/prediction_results 目录。预测结果包含JSON格式的详细数据，如 webui/prediction_results/prediction_20250826_163800.json 所示。

解读可视化结果

预测完成后，WebUI会显示三种关键可视化图表：

1. 预测结果对比图

该图表展示了历史数据（400个点）、预测结果（120个点）和实际数据（120个点）的对比，使用不同颜色区分：

• 历史数据：蓝绿色（上涨）和红色（下跌）
• 预测数据：绿色（上涨）和橙色（下跌）
• 实际数据：橙色（上涨）和深红色（下跌）

2. 预测误差分析

系统会计算预测值与实际值之间的误差，包括绝对误差和百分比误差，并以表格形式展示：

指标	误差值	误差百分比
开盘价	0.85	1.2%
最高价	1.20	1.5%
最低价	0.75	1.0%
收盘价	0.92	1.3%

3. 注意力权重热力图

展示模型在预测过程中对不同历史数据点的注意力分配情况，帮助分析模型关注的关键时间窗口。

保存与导出可视化结果

所有可视化结果可以通过以下方式导出：

• 点击"保存图片"按钮下载PNG格式图表
• 通过"导出数据"按钮获取JSON格式的原始预测数据
• 预测结果自动保存至 webui/prediction_results 目录

保存功能由 webui/app.py 中的 save_prediction_results 函数实现，每个预测结果文件包含时间戳、参数配置、预测值和实际值对比等完整信息。

高级可视化功能与定制

WebUI还提供以下高级功能：

• 多模型预测对比：同时显示不同模型的预测结果
• 自定义时间区间分析：选择特定历史时段进行回溯测试
• 特征重要性分析：展示各输入特征对预测结果的影响程度

这些功能的实现代码主要位于 webui/app.py 的 create_prediction_chart 函数，该函数使用Plotly库生成交互式图表，支持缩放、平移和悬停查看详细数据。

总结与最佳实践

通过WebUI可视化工具，你可以直观地理解Kronos模型的网络结构和数据处理流程。建议：

1. 初次使用时从示例数据开始，熟悉各功能模块
2. 调整不同模型参数观察对预测结果的影响
3. 使用注意力权重图分析模型决策逻辑
4. 定期保存预测结果以便后续分析和模型改进

更多使用示例和详细参数说明可参考 webui/README.md 和 examples/prediction_example.py。