TCN-Transformer-GRU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

深度学习在序列建模中的融合趋势 ：近年来，TCN（时序卷积网络）、Transformer（自注意力机制）和 GRU（门控循环单元）常被组合使用，以结合各自的优势：
- TCN：捕捉长期依赖，感受野大，适合时序建模。
- Transformer：通过自注意力机制捕捉全局依赖。
- GRU：处理序列数据，具有记忆门控机制，适合时序动态建模。
应用场景 ：适用于时间序列预测、多变量回归、工业过程建模、能源预测等领域，尤其适合高维输入、多输出的复杂回归问题。

数据预处理：读取数据、归一化、划分训练/测试集。
构建 TCN-Transformer-GRU 混合网络 ：
- 输入 → TCN（多层残差扩张卷积）→ 位置编码 → Transformer（自注意力）→ GRU → 全连接 → 输出。
模型训练与评估 ：
- 使用 Adam 优化器训练。
- 输出训练过程中的 RMSE 和 Loss 曲线。
结果可视化 ：
- 预测值与真实值对比图。
- 百分比误差图。
- 散点拟合图。
- 模型性能总结图（R²、RMSE）。
特征重要性分析 ：
- 使用 SHAP 值（Shapley additive explanations）分析特征对输出的贡献。
新数据预测 ：
- 加载新数据进行预测，并输出结果。

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数据 → 归一化 → TCN（残差扩张卷积）→ 位置编码 → Transformer（自注意力）→ GRU → 全连接 → 输出

TCN 扩张卷积 ：
yt=∑k=0K−1wk⋅xt−d⋅k y_t = \sum_{k=0}^{K-1} w_k \cdot x_{t - d \cdot k} yt=k=0∑K−1wk⋅xt−d⋅k
其中 (d) 为扩张因子。
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)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk QKT)V
GRU 更新门与重置门 ：
zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt]) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t]) zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt]) r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t]) rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
h~t=tanh⁡(W⋅[rt⊙ht−1,xt]) \tilde{h}t = \tanh(W \cdot [r_t \odot h{t-1}, x_t]) h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])
ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t h_t = (1-z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tilde{h}_t ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t

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