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

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一、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。

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二、主要功能

1. 数据预处理：读取Excel数据、归一化、划分训练集与测试集。
2. 构建混合模型：TCN + Transformer + BiLSTM。
3. 模型训练与评估：输出训练过程中的RMSE和Loss曲线。
4. 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。
5. 多指标评估：计算R²、MAE、RMSE等。
6. 可视化分析：包括预测对比图、误差图、散点图、性能总结图等。
7. SHAP特征重要性分析：解释各输入特征对输出的影响。
8. 新数据预测：加载新数据进行预测并保存结果。

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三、算法步骤

1. 数据导入与归一化
2. 划分训练集与测试集（可选择是否打乱）
3. 构建TCN-Transformer-BiLSTM网络结构
4. 设置训练选项并训练模型
5. 模型预测与评估
6. SHAP值计算与可视化
7. 新数据预测与输出

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四、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。

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五、公式原理

1. TCN ：
   y t = ∑ k = 1 K w k ⋅ x t − d ⋅ k y_t = \sum_{k=1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot k} yt=k=1∑Kwk⋅xt−d⋅k

   其中 d d d为膨胀因子， K K K 为卷积核大小。

2. 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)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk QKT)V

3. BiLSTM ：
   h 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}) ht=LSTM(xt,ht−1)(前向 + 后向)

4. 损失函数：回归任务常用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

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六、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

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七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议R2024b及以上）

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八、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。

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