【可视化】基于Matlab的地平线图是一种数据可视化技术以紧凑和分层的格式显示时间序列数据，提高可读性并可以随着时间的推移比较多个数据集Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、基本概念与原理

地平线图 (Horizon Chart/Graph) 是一种二维数据可视化技术，专为展示时间序列数据设计，通过分层堆叠和色彩编码在有限垂直空间内高效展示大量数据。

核心工作原理：

1. 将标准面积图沿水平轴折叠，将数据分层显示，形成 "带状" 结构

2. 负值区域反射到水平轴上方，使用对比色 (如红色) 区分；正值保持原位 (如蓝色)

3. 颜色深浅表示数值大小，便于快速识别极值和变化趋势

4. 通过垂直分层 (通常 3-5 层) 将多组数据压缩到同一空间，形成紧凑的 "地平线" 效果Stanford Visualization Group

二、核心特点与优势

1️⃣ 空间效率极高

• 可将传统折线图信息压缩至1/6 垂直空间，同时保持完整趋势信息

• 特别适合在仪表盘、报告或屏幕空间有限环境中展示多组数据

2️⃣ 多序列对比直观

• 分层设计使不同数据集的趋势对比一目了然，避免线条重叠混乱

• 特别适合比较 "相近但有差异" 的时间序列 (如不同地区、不同产品的销售数据)

3️⃣ 数据模式识别利器

• 能快速突显趋势变化、异常值和周期性模式

• 通过色彩直观区分数据正负和波动强度，增强视觉感知

三、构建步骤详解

1. 基础数据准备

   • 时间序列数据 (至少包含时间戳和数值两个维度)

   • 确定基准线 (通常为 0 值，也可为特定阈值)

2. 数据转换

   • 将负值区域反射或偏移到基准线上方，便于比较

   • 按数值范围均分为多个水平带 (band)，每个带代表特定值区间Stanford Visualization Group

3. 色彩编码

   • 采用发散型调色板：基准线以上用蓝色系 (正值)，以下用红色系 (负值)

   • 颜色深浅与数值绝对值成正比，直观反映数据强度

4. 分层堆叠

   • 将各数据带按层次堆叠，形成紧凑的地平线结构

   • 调整各层透明度，确保叠加后仍清晰可辨

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

zon Chart x-axis data and

% y-axis data for each slice

%

% horizonChart(x, y) creates a horizon chart with x an y data and

% NumBands = 2 i.e. in each of the slices, the data is divided into

% 2 regions - one above the baseline and one below the baseline

%

% horizonChart(x, y, numBands) creates a horizon chart with x and y data

% with number of bands = numBands. Number of Bands is the number of

% sections that the data is divided into.

%

% horizonChart(__ , Name, Value) specifies additional options for the horizon chart

% using one or more name-value pair arguments. Specify the options after all other

% input arguments.

properties

XData (:, :) double = [];

YData (:, :) double = [];

Labels (1, :) string = [];

NumBands double {mustBeGreaterThanOrEqual(NumBands, 1)} = 2;

XLabel string = "";

YLabel string = "";

Title string = "";

end

properties(Dependent)

Baseline double = 0;

ColorAboveBaseline {validatecolor} = [0, 0, 1];

ColorBelowBaseline {validatecolor} = [1, 0, 0];

end

properties(Access = private,Transient,NonCopyable)

PatchObjectListPerSlice (:, :) = [];

AxisHandlePerSlice (1, :) = [];

SegRanges (1, :) double = [];

NumSlices;

ColorMap (:, 3) double;

end

properties(Access = private)

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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🌟 雷达方面

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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