核心内容摘要
捕捉光影，定格生活：从“天天拍天天干”看影像的生命力
研究背景该模型属于深度学习中的序列建模与回归预测领域。
结合了时序卷积网络TCN、Transformer自注意力机制和双向长短期记忆网络BiLSTM旨在综合利用TCN的局部特征提取能力Transformer的长程依赖建模能力BiLSTM的序列双向建模能力适用于多元时间序列预测、回归分析、特征重要性解释等任务。
主要功能数据预处理读取Excel数据、归一化、划分训练集与测试集。
构建混合模型TCN Transformer BiLSTM。
模型训练与评估输出训练过程中的RMSE和Loss曲线。
预测与反归一化对训练集和测试集进行预测并还原为原始尺度。
多指标评估计算R²、MAE、RMSE等。
可视化分析包括预测对比图、误差图、散点图、性能
总结图等。
SHAP特征重要性分析解释各输入特征对输出的影响。
新数据预测加载新数据进行预测并保存结果。
算法步骤数据导入与归一化划分训练集与测试集可选择是否打乱构建TCN-Transformer-BiLSTM网络结构设置训练选项并训练模型模型预测与评估SHAP值计算与可视化新数据预测与输出
技术路线TCN层提取局部时序特征 → Transformer层捕获长期依赖 → BiLSTM层进一步学习序列特征 → 全连接层 回归输出TCN使用因果卷积和膨胀卷积逐步提取多尺度时序特征。
Transformer引入位置编码与自注意力机制增强模型对序列中重要信息的捕捉。
BiLSTM双向学习序列前后信息增强时序建模能力。
SHAP分析基于博弈论的特征贡献度分析增强模型可解释性。
公式原理TCNy t ∑ k 1 K w k ⋅ x t − d ⋅ k y_t \sum_{k1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot k}ytk1∑Kwk⋅xt−d⋅k其中d dd为膨胀因子K KK为卷积核大小。
Transformer自注意力Attention ( Q , K , V ) softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q,K,V) \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)softmax(dkQKT)VBiLSTMh t LSTM ( x t , h t − 1 ) ( 前向 后向 ) h_t \text{LSTM}(x_t, h_{t-1}) \quad (\text{前向 后向})htLSTM(xt,ht−1)(前向后向)损失函数回归任务常用均方误差MSE或平均绝对误差MAE。
参数设定参数值说明输入特征数5从Excel中读取输出目标数2从Excel中读取TCN层数3每层膨胀因子递增Transformer头数4多头注意力BiLSTM隐藏单元64双向LSTM神经元数训练轮数1000最大迭代次数学习率1e-3初始学习率学习率衰减周期800每800轮衰减一次
运行环境平台MATLAB建议R2024b及以上
应用场景时序预测如电力负荷预测、气象预测、交通流量预测等。
多输出回归如同时预测多个相关变量温度、湿度、风速等。
特征重要性分析解释各输入变量对输出的贡献程度。
工业建模如化工过程控制、设备故障预警等。
金融预测如多指标股价预测、风险分析等。
完整代码私信回复TCN-Transformer-BiLSTM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