# 数据加载与预处理函数
# -------------------------------
def load_data(upstream_file, downstream_file, river_level_file=None, flow_file=None, source_name="青龙港"):
    """加载上游和下游数据并进行数据质量处理"""
    pass

def filter_salinity_anomalies(df, threshold_ratio=0.5, window_size=5, max_days=1):
    """过滤盐度数据中的异常值"""
    pass

def resample_to_hourly(df):
    """将分钟级数据重采样为小时级数据"""
    pass

# 特征工程函数
# -------------------------------
def add_lunar_features(df):
    """添加农历（潮汐）特征"""
    pass

def batch_create_delay_features(df, delay_hours):
    """为数据框中的特定列创建延迟特征"""
    pass

def generate_features(df):
    """生成其他特征，包括历史数据、时间特征、统计特征和外部特征"""
    pass

# 数据持久化函数
# -------------------------------
def save_processed_data(df, filename='processed_data.pkl'):
    """保存处理后的数据"""
    pass

def load_processed_data(filename='processed_data.pkl'):
    """加载处理后的数据"""
    pass

def load_both_datasets():
    """加载两个数据源的数据集"""
    pass

# 特征构建与预测函数
# -------------------------------
def create_features_vectorized(df, look_back=168, forecast_horizon=1):
    """向量化构造训练样本"""
    pass

def generate_prediction_features(df, current_date, look_back=168):
    """为预测生成特征"""
    pass

# 模型训练与评估函数
# -------------------------------
def train_and_predict(df, start_time, force_retrain=False):
    """训练模型并进行预测"""
    pass

def get_model_metrics():
    """获取保存在模型缓存中的准确度指标"""
    pass

# GUI界面部分
# -------------------------------
def run_gui():
    """运行GUI界面"""
    pass

# 主函数
# -------------------------------
def main():
    """主函数，程序入口"""
    pass

# 程序入口
if __name__ == "__main__":
    main()