SSA-Transformer-LSTM麻雀搜索算法优化组合模型分类预测结合SHAP分析！优化深度组合模型可解释分析，Matlab代码

基于SSA（麻雀搜索算法）优化Transformer-LSTM组合模型 的结合SHAP可解释分析分类预测模型的MATLAB实现。以下是详细分析：

1. 主要功能

• 多分类任务：对数据集进行分类预测
• 智能优化：使用SSA算法自动寻找最优网络超参数
• 混合神经网络：结合Transformer的自注意力机制和LSTM的时序建模能力
• 全面评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线、SHAP分析等

2. 逻辑关联流程

数据准备 → 数据预处理 → SSA优化 → 网络构建 → 模型训练 → 预测评估 → 可解释性分析

3. 算法步骤详解

3.1 数据预处理阶段

• 数据读取与随机打乱
• 训练集/测试集划分（70%/30%）
• 数据归一化（mapminmax）
• 数据格式转换（适应网络输入）

3.2 SSA优化阶段

优化目标：min f(x) = 1 - 分类准确率
优化变量：x = [学习率, 注意力头数, 隐藏层节点, L2正则化系数]

3.3 网络架构

输入层 → 位置编码 → 自注意力层 ×2 → LSTM层 → 全连接层 → 分类输出

4. 技术路线

4.1 Transformer原理

• 自注意力机制 ：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})VAttention(Q,K,V)=softmax(dk QKT)V
• 位置编码 ：PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)PE(pos,2i) = sin(pos/10000^{2i/d_{model}})PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)
• 多头注意力：并行多个注意力头增强特征提取

4.2 LSTM原理

• 遗忘门：ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)f_t = \sigma(W_f · [h_{t-1}, x_t] + b_f)ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)
• 输入门：it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)i_t = \sigma(W_i · [h_{t-1}, x_t] + b_i)it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)
• 输出门：ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)o_t = \sigma(W_o · [h_{t-1}, x_t] + b_o)ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)

4.3 SSA算法

基于麻雀觅食行为的群体优化算法，包含发现者、追随者和预警者角色。

5. 关键参数设定

5.1 SSA参数

SearchAgents_no = 5;    % 种群数量
Max_iteration = 8;      % 最大迭代次数
dim = 4;                % 优化变量维度

5.2 训练参数

MiniBatchSize = 64;       % 批大小
MaxEpochs = 200;          % 最大训练轮数
InitialLearnRate = 优化值; % 初始学习率
L2Regularization = 优化值; % L2正则化

5.3 网络参数

numHeads = 优化值;      % 注意力头数 (4-8)
numUnits = 优化值;      % LSTM隐藏节点 (32-64)

6. 运行环境要求

• 软件：MATLAB 2024b及以上版本

7. 创新特点

1. 智能超参数优化：SSA自动寻找最优网络配置
2. 混合架构：Transformer + LSTM优势互补
3. 全面可解释性：SHAP分析特征重要性
4. 多维度评估：从准确率到特征依赖的完整评估体系

完整代码私信回复SSA-Transformer-LSTM麻雀搜索算法优化组合模型分类预测结合SHAP分析！优化深度组合模型可解释分析，Matlab代码