GA-TCN-Transformer组合模型回归+SHAP分析+新材料预测+多输出！深度学习可解释分析MATLAB代码
一、研究背景
该代码面向回归预测任务，结合了TCN（时间卷积网络） 与 Transformer的优势，并引入遗传算法（GA）进行超参数优化，旨在提升模型在困难数据中的预测精度与泛化能力。
二、核心效果
- 数据预处理：归一化、训练集/测试集划分。
- 超参数优化：使用 GA 优化 TCN 的卷积核数、卷积核大小、丢弃率、层数及 Transformer 注意力头数。
- 模型构建与训练：构建 TCN-Transformer 混合网络并进行训练。
- 预测与评估：对训练集和测试集进行预测，计算 RMSE、R²、MAE 等指标。
- 结果可视化：包括优化过程曲线、预测对比图、拟合图、雷达图、误差分析图等。
- 新数据预测：拥护导入新数据进行预测并保存结果。
三、算法步骤
- 导入材料并归一化。
- 划分训练集与测试集（可选是否打乱样本）。
- 定义 GA 优化目标函数，优化 TCN-Transformer 超参数。
- 启用最优参数构建 TCN-Transformer 网络。
- 训练网络并评估性能。
- 进行预测并反归一化。
- 计算多项评估指标并可视化对比。
- 对新数据进行预测并输出结果。
四、工艺路线
- 数据流：原始数据 → 归一化 → GA 优化 → 网络构建 → 训练 → 预测 → 反归一化 → 评估。
- 模型结构：
- TCN 部分：多层因果卷积 + 残差连接 + 层归一化 + Dropout。
- Transformer 部分：位置编码 + 自注意力层 + 全连接输出。
- 优化方法：遗传算法（GA）用于超参数搜索，目标函数为 RMSE。
五、公式原理（简要）
- TCN：利用因果卷积确保时序因果性，膨胀卷积扩大感受野。
- Transformer：自注意力机制捕捉全局依赖关系。
- GA：模拟自然选择过程，通过选择、交叉、变异寻找最优解。
- 评估指标：
- RMSE =1n∑i=1n(yi−y^i)2\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}n1∑i=1n(yi−y^i)2
- R² = 1−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)21 - \frac{\sum(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum(y_i - \bar{y})^2}1−∑(yi−yˉ)2∑(yi−y^i)2
- MAE = 1n∑∣yi−y^i∣\frac{1}{n}\sum|y_i - \hat{y}_i|n1∑∣yi−y^i∣
六、参数设定
- GA参数：种群数 N=8，迭代次数 Max_iteration=5。
- TCN参数范围：
- 卷积核数：232^323 到 272^727（8~128）
- 卷积核大小：3~9
- 丢弃率：0.001~0.5
- TCN层数：2~5
- Transformer参数范围：注意力头数 2~6。
- 训练参数：Adam优化器，初始学习率 0.01，最大迭代 500 轮。
七、运行环境
- 平台：MATLAB2024b（需安装深度学习工具箱、优化工具箱）。
八、应用场景
- 风速预测
- 交通流量预测
- 股票价格预测
- 电力负荷预测
- 工业过程参数预测
