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 - 教程

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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。

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二、关键特性

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。

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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：
   • 应用 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。

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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

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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：
  $$y_t=\sum _{k=0}^{K-1}{w}_k{x}_{t-d\cdot k}$$
  • $ d$ 为膨胀因子（dilation factor）
  • $ K$ 为卷积核大小

2. Transformer 自注意力：

$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

3. LSTM 单元：

$$\begin{array}{rl}{f}_t& =\sigma (W_f\cdot [h_{t-1},x_t]+b_f)\\ i_t& =\sigma (W_i\cdot [h_{t-1},x_t]+b_i)\\ {\tilde{C}}_t& =\tanh (W_C\cdot [h_{t-1},x_t]+b_C)\\ C_t& =f_t\ast C_{t-1}+i_t\ast {\tilde{C}}_t\\ o_t& =\sigma (W_o\cdot [h_{t-1},x_t]+b_o)\\ h_t& =o_t\ast \tanh (C_t)\end{array}$$

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六、参数设定（关键参数）

参数	说明	取值
maxPosition	位置编码最大长度	128
numHeads	注意力头数	4
numKeyChannels	键通道数	64
hiddens	LSTM 隐藏单元数	64
numFilters	TCN 卷积核数	32
filterSize	卷积核大小	3
dropoutFactor	Dropout 比例	0.1
numBlocks	TCN 块数	3
MaxEpochs	最大训练轮数	1000
InitialLearnRate	初始学习率	0.001
LearnRateDropFactor	学习率下降因子	0.1
LearnRateDropPeriod	下降周期	800

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七、运行环境

• 软件：MATLAB2024b

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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。

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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，适用于必须高精度预测与模型可解释性的时序回归任务。

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