核心内容摘要
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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。
主要功能数据预处理读取Excel数据、归一化、划分训练/测试集。
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模型训练与评估训练模型并计算 R²、MAE、RMSE 等指标。
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。
SHAP 特征重要性分析解释各输入特征对输出的贡献。
新数据预测加载新数据进行预测并保存结果。
算法步骤数据准备读取数据 → 归一化 → 划分训练/测试集可选是否打乱。
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。
训练设置使用 Adam 优化器学习率分段下降最大训练轮数 1000。
训练与评估训练网络 → 预测训练/测试集 → 反归一化 → 计算指标。
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。
SHAP 分析计算特征重要性并可视化。
新数据预测加载新数据 → 归一化 → 预测 → 保存结果。
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
公式原理核心部分
TCN 部分使用因果卷积Causal Convolution确保时序因果性yt∑k0K−1wkxt−d⋅k y_t \sum_{k0}^{K-1} w_k x_{t-d \cdot k}ytk0∑K−1wkxt−d⋅k$ d$ 为膨胀因子dilation factor$ K$ 为卷积核大小
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(dkQKT)V
LSTM 单元ftσ(Wf⋅[ht−1,xt]bf)itσ(Wi⋅[ht−1,xt]bi)C~ttanh(WC⋅[ht−1,xt]bC)Ctft∗Ct−1it∗C~totσ(Wo⋅[ht−1,xt]bo)htot∗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}ftitC~tCtothtσ(Wf⋅[ht−1,xt]bf)σ(Wi⋅[ht−1,xt]bi)tanh(WC⋅[ht−1,xt]bC)ft∗Ct−1it∗C~tσ(Wo⋅[ht−1,xt]bo)ot∗tanh(Ct)
参数设定关键参数参数说明取值maxPosition位置编码最大长度128numHeads注意力头数4numKeyChannels键通道数64hiddensLSTM 隐藏单元数64numFiltersTCN 卷积核数32filterSize卷积核大小3dropoutFactorDropout 比例
1numBlocksTCN 块数3MaxEpochs最大训练轮数1000InitialLearnRate初始学习率
001LearnRateDropFactor学习率下降因子
1LearnRateDropPeriod下降周期800
运行环境软件MATLAB2024b
应用场景多变量时间序列预测如股票价格、气象数据、电力负荷预测。
回归分析任务如房价预测、销量预测、设备寿命预测。
可解释性建模需求场景需解释各输入特征对输出的影响。
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。
完整代码私信回复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