TCN-Transformer-LSTM组合模型回归+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析MATLAB代码

一、研究背景

• 模型融合趋势：时序数据处理中，传统 LSTM 难以捕捉长距离依赖，TCN 能提取局部时序特征，Transformer 擅长全局依赖建模，三者结合可提升预测精度。
• 可解释性需求：SHAP 分析用于解释模型决策，增强模型可信度。
• 多输出回归任务：适用于多变量预测场景。

二、主要功能

1. 数据预处理：读取Excel数据、归一化、划分训练/测试集。
2. 构建混合模型：
   • TCN（时序卷积网络）提取时序特征
   • Transformer 捕捉全局依赖
   • LSTM 进一步建模时序动态
3. 模型训练与评估：训练模型并计算 R²、MAE、RMSE 等指标。
4. 可视化分析：网络结构图、训练曲线、预测对比图、误差分布、散点拟合图等。
5. SHAP 特征重要性分析：解释各输入特征对输出的贡献。
6. 新数据预测：加载新数据进行预测并保存结果。

三、算法步骤

1. 数据准备：读取数据 → 归一化 → 划分训练/测试集（可选是否打乱）。
2. 模型构建：
   • 输入层 → TCN 块（带残差连接）→ 位置编码 → Transformer 自注意力层 → LSTM → 全连接层 → 回归层。
3. 训练设置：
   • 使用 Adam 优化器，学习率分段下降，最大训练轮数 1000。
4. 训练与评估：
   • 训练网络 → 预测训练/测试集 → 反归一化 → 计算指标。
5. 可视化：
   • 网络结构图、训练过程曲线、预测对比图、百分比误差图、散点拟合图、性能总结图。
6. SHAP 分析：计算特征重要性并可视化。
7. 新数据预测：加载新数据 → 归一化 → 预测 → 保存结果。

四、技术路线

数据 → 归一化 → TCN（时序特征）→ Transformer（全局注意力）→ LSTM（时序建模）→ 全连接 → 输出 ↑ ↓ 训练/测试集划分 SHAP分析 ↓ ↓ 训练与评估 ← 指标计算 ← 反归一化 ← 预测结果 ↓ 新数据预测与保存

五、公式原理（核心部分）

1.TCN 部分：

• 使用因果卷积（Causal Convolution）确保时序因果性：
  yt=∑k=0K−1wkxt−d⋅k y_t = \sum_{k=0}^{K-1} w_k x_{t-d \cdot k}yt​=k=0∑K−1​wk​xt−d⋅k​
  • $ d$ 为膨胀因子（dilation factor）
  • $ K$ 为卷积核大小

2.Transformer 自注意力：

Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

3.LSTM 单元：

ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)C~t=tanh⁡(WC⋅[ht−1,xt]+bC)Ct=ft∗Ct−1+it∗C~tot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)ht=ot∗tanh⁡(Ct) \begin{aligned} f_t &= \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f) \\ i_t &= \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i) \\ \tilde{C}_t &= \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C) \\ C_t &= f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t \\ o_t &= \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o) \\ h_t &= o_t * \tanh(C_t) \end{aligned}ft​it​C~t​Ct​ot​ht​​=σ(Wf​⋅[ht−1​,xt​]+bf​)=σ(Wi​⋅[ht−1​,xt​]+bi​)=tanh(WC​⋅[ht−1​,xt​]+bC​)=ft​∗Ct−1​+it​∗C~t​=σ(Wo​⋅[ht−1​,xt​]+bo​)=ot​∗tanh(Ct​)​

六、参数设定（关键参数）

七、运行环境

• 软件：MATLAB2024b

八、应用场景

1. 多变量时间序列预测：如股票价格、气象数据、电力负荷预测。
2. 回归分析任务：如房价预测、销量预测、设备寿命预测。
3. 可解释性建模需求场景：需解释各输入特征对输出的影响。
4. 多输出预测任务：同时预测多个相关目标变量。

总结

该代码实现了一个结构清晰、可视化丰富、功能完整的混合深度学习回归预测系统，适用于需要高精度预测与模型可解释性的时序回归任务。

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