DBO-Transformer模型回归+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析（附MATLAB代码）

1. 研究背景

Transformer模型在序列回归任务中表现出色，但其性能高度依赖超参数（如自注意力头数）。传统手动调参效率低、易陷入局部最优。蜣螂优化算法（DBO）是一种新型群智能优化算法，具有较强的全局搜索能力，但其随机初始化可能导致种群多样性不足。引入混沌映射改进种群初始化，可提升算法收敛速度和解的质量，适用于Transformer超参数的自动寻优。

2. 主要功能

• 超参数优化：自动搜索Transformer的最佳注意力头数（heads），最小化测试集RMSE。
• 性能对比：将优化后的Transformer与固定头数（heads=1）的未优化模型进行RMSE、R²、MAE多指标对比。
• 多样可视化：收敛曲线、预测对比图、相对误差图、回归拟合图、雷达图等。
• SHAP分析：计算并可视化输入特征对每个输出的贡献（蜂群图、条形图），增强模型可解释性。
• 新数据预测：支持输入新样本，自动归一化、预测并反归一化输出结果。

3. 算法步骤

1. 数据预处理

   • 读取回归数据.xlsx，提取输入X（5维）和输出Y（2维）。
   • mapminmax归一化到[0,1]，按比例划分为训练集和测试集，转为cell格式供Transformer使用。

2. DBO参数初始化

   • 设定种群数N=10，最大迭代M=10，搜索边界[2,20]，维度dim=1。
   • 选择混沌映射类型label=1（Tent映射）生成初始种群。

3. 适应度函数定义（fit.m）

   • 输入：heads。
   • 构建Transformer网络（2个自注意力层，Channels = heads*4），训练200轮，返回测试集RMSE作为适应度值。

4. DBO迭代寻优

   • 生产者更新：按比例P_percent=0.2选择生产者，根据随机数采用两种搜索策略（局部扰动或角度偏转）。
   • 跟随者/小偷更新：其余个体根据当前最优解和随机扰动更新位置。
   • 边界处理，更新个体极值和全局最优解，记录收敛曲线。

5. 模型重建与评估

   • 采用最优bestheads重新训练Transformer（500轮），预测训练集和测试集。
   • 同时运行未优化模型（yuantrans.m，heads=1），计算各指标并生成对比图表。

6. SHAP值分析

   • shapley_function.m遍历特征子集，计算每个样本的Shapley值，绘制蜂群图（特征贡献分布）和条形图（全局重要性）。

7. 新数据预测

   • newpre.m读取新的多输入.xlsx，归一化后预测，反归一化并输出到新的输出.xlsx。

4. 技术路线

数据加载 → 归一化 → 训练/测试划分 → 混沌映射初始化种群 ↓ DBO迭代：种群更新（生产者、小偷）→ 适应度计算（训练Transformer） ↓ 获得最优头数 → 训练最终Transformer → 预测反归一化 → 精度指标 ↓ 对比未优化Transformer → 雷达图/误差图/拟合图 ↓ SHAP分析 → 新数据预测（可选）

5. 核心公式与原理

• Tent混沌映射
  xn+1={xn/μ,0≤xn<μ(1−xn)/(1−μ),μ≤xn≤1x_{n+1} = \begin{cases} x_n / \mu, & 0 \le x_n < \mu \\ (1-x_n)/(1-\mu), & \mu \le x_n \le 1 \end{cases}xn+1​={xn​/μ,(1−xn​)/(1−μ),​0≤xn​<μμ≤xn​≤1​
  其中 μ=1.2，生成遍历性更好的初始种群。

• DBO生产者更新（代码中主要策略）

  • 策略1（r2<0.9）：
    $ X_{new} = X + 0.3|X - X_{worst}| + a \cdot 0.1 \cdot XX$
    其中$a = \pm1，，，XX$为上一代位置。
  • 策略2（r2≥0.9）：
    Xnew=X+tan⁡(θ)⋅∣X−XX∣X_{new} = X + \tan(\theta) \cdot |X - XX|Xnew​=X+tan(θ)⋅∣X−XX∣，θ 随机取自 0∼π。

• Transformer前向计算
  输入序列 → 位置编码 → 自注意力（因果掩码+普通）→ 取最后时间步 → 全连接层 → 回归输出（MSE损失）。

• Shapley值
  ϕj=∑S⊆F∖{j}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)] \phi_j = \sum_{S \subseteq F \setminus \{j\}} \frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!} [f_{S \cup \{j\}}(x_{S \cup \{j\}}) - f_S(x_S)]ϕj​=S⊆F∖{j}∑​∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!​[fS∪{j}​(xS∪{j}​)−fS​(xS​)]
  遍历特征子集，计算特征 ( j ) 的边际贡献加权和。

6. 参数设定

7. 运行环境

• 软件：MATLAB（R2024b推荐）
• 数据文件：回归数据.xlsx、新的多输入.xlsx

8. 应用场景

• 多输入多输出回归预测：如工程系统中的性能参数预测、环境监测、金融时间序列预测等，实例数据为5个输入特征→2个输出目标。
• 超参数敏感的深度学习模型：适用于任何可通过少量超参数（如注意力头数）调节性能的Transformer回归任务，可扩展至其他参数（如学习率、层数）的优化。
• 特征重要性分析需求：借助SHAP值解释各输入变量对输出的影响，辅助领域知识验证与特征筛选。

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