TCN-BiLSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出，MATLAB代码

MATLAB代码实现了一个TCN-BiLSTM混合神经网络模型 ，用于多输出回归预测任务 ，并集成了SHAP特征重要性分析 和新数据预测功能。以下是详细分析：

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一、主要功能

1. TCN-BiLSTM混合模型构建与训练：

   • 结合时序卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），用于处理时序或多特征回归问题。
   • 支持多输出（多个目标变量）预测。

2. SHAP特征重要性分析：

   • 使用SHAP值分析输入特征对输出的贡献度。

3. 模型性能评估与可视化：

   • 提供RMSE、MAE、R²等评估指标。
   • 生成多种可视化图表，包括预测对比图、误差分布图、散点图、累计误差曲线等。

4. 新数据预测：

   • 使用训练好的模型对新输入数据进行预测，并保存结果。

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二、算法步骤

1. 数据准备：

   • 读取Excel数据，划分特征（X）和目标（Y）。
   • 归一化处理（mapminmax）。
   • 随机或顺序划分训练集和测试集。

2. 模型构建：

   • 构建TCN层（包含膨胀卷积、层归一化、Dropout、残差连接）。
   • 连接BiLSTM层、全连接层和回归层。

3. 模型训练：

   • 使用Adam优化器，设置学习率衰减。
   • 监控训练过程中的RMSE和Loss变化。

4. 预测与评估：

   • 对训练集和测试集进行预测。
   • 计算RMSE、MAE、R²等指标。
   • 绘制多种图表进行可视化分析。

5. SHAP分析：

   • 调用shapley_function计算测试集样本的SHAP值。

6. 新数据预测：

   • 读取新数据，归一化后输入模型预测，输出结果到Excel。

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三、技术路线

• TCN（时序卷积网络）：使用因果膨胀卷积捕捉时序依赖。
• BiLSTM（双向长短期记忆网络）：进一步提取时序特征。
• SHAP（Shapley Additive Explanations）：基于博弈论的特征归因方法。
• 混合模型结构：TCN + BiLSTM + 全连接层。

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四、公式原理

1. TCN膨胀卷积：

   • 输出长度 = 输入长度 + 膨胀因子 × (卷积核大小 - 1)
   • 残差连接：output = input + convolution(input)

2. BiLSTM门控机制：

   • 遗忘门、输入门、输出门控制信息流动。

3. 损失函数：

   • 均方误差（MSE）用于回归任务。

4. SHAP值计算：

   • 基于Shapley值，衡量每个特征对模型输出的贡献。

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五、参数设定

参数	说明
numFilters	TCN卷积核数量 = 32
filterSize	卷积核大小 = 5
dropoutFactor	Dropout比率 = 0.1
numBlocks	TCN块数 = 3
hiddens	BiLSTM隐藏单元数 = 6
MaxEpochs	最大训练轮数 = 1000
InitialLearnRate	初始学习率 = 0.01
LearnRateDropFactor	学习率下降因子 = 0.1
LearnRateDropPeriod	学习率下降周期 = 800
train_ratio	训练集比例 = 0.8

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六、运行环境

• 软件环境：MATLAB（需安装Deep Learning Toolbox）
• 数据格式 ：Excel文件（回归数据.xlsx、新的多输入.xlsx）
• 依赖函数 ：
  • shapley_function（自定义SHAP计算函数）
  • newpre（自定义新数据预测函数）

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七、应用场景

• 预测问题：如电力负荷、股票价格、气象数据等。
• 多变量回归：如房价预测（多特征输入、多输出）。
• 特征重要性分析：解释模型预测结果，识别关键影响因素。
• 工业预测维护：多指标预测与特征归因分析。

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