效果一览
一、研究背景
- TCN（Temporal Convolutional Network） 是一种用于序列建模的卷积神经网络结构，结合了因果卷积、扩张卷积和残差连接，适用于时间序列分类、预测等任务。
- 本代码实现了TCN在分类任务中的应用，并引入了SHAP（SHapley Additive exPlanations）进行模型可解释性分析，适用于特征重要性评估与模型理解。
二、主要功能
- 数据预处理：包括数据导入、打乱、划分训练集与测试集、归一化。
- TCN模型构建：构建具有残差块、层归一化、空间丢弃层的TCN网络。
- 模型训练与预测：使用Adam优化器进行训练，并在训练集和测试集上进行预测。
- 性能评估：计算分类准确率，绘制预测对比图与混淆矩阵。
- SHAP分析：对模型进行可解释性分析，计算特征重要性并可视化。
三、算法步骤
- 导入数据集，统计类别数、特征维度、样本数。
- 按类别比例划分训练集和测试集。
- 数据归一化并转换为TCN所需的cell格式。
- 构建TCN网络结构（输入层、卷积层、残差块、全连接层等）。
- 设置训练参数并训练模型。
- 对训练集和测试集进行预测，评估准确率。
- 进行SHAP分析，计算特征重要性并绘制相关图表。
四、技术路线
- 开发平台：MATLAB（需支持深度学习工具箱）
- 网络结构：TCN（因果卷积 + 扩张卷积 + 残差连接 + 层归一化 + Dropout）
- 优化器：Adam（带学习率衰减）
- 可解释性方法：SHAP值计算（基于合作博弈理论）
- 可视化工具 ：
- 训练过程图
- 预测结果对比图
- 混淆矩阵
- SHAP摘要图、条形图、依赖图
五、公式原理（简要）
1. TCN核心公式（扩张因果卷积）：
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) 是扩张因子，(K) 是卷积核大小。
2. 残差连接：
输出=激活(F(x)+x) \text{输出} = \text{激活}(F(x) + x) 输出=激活(F(x)+x)
3. SHAP值（基于Shapley值）：
ϕi=∑S⊆N∖{i}∣S∣!(∣N∣−∣S∣−1)!∣N∣!f(S∪{i})−f(S) \phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!} f(S \\cup \\{i\\}) - f(S) ϕi=S⊆N∖{i}∑∣N∣!∣S∣!(∣N∣−∣S∣−1)!f(S∪{i})−f(S)
其中 (N) 是所有特征集合，(S) 是特征子集。
六、参数设定
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
num_class |
类别数 | 自动计算 |
num_size |
训练集比例 | 0.7 |
numFilters |
卷积核数量 | 16 |
filterSize |
卷积核大小 | 3 |
dropoutFactor |
空间丢弃率 | 0.05 |
numBlocks |
残差块数 | 2 |
MaxEpochs |
最大训练轮数 | 120 |
miniBatchSize |
批大小 | 30 |
InitialLearnRate |
初始学习率 | 0.005 |
LearnRateDropFactor |
学习率衰减因子 | 0.8 |
LearnRateDropPeriod |
学习率衰减周期 | 50 |
七、运行环境
- 软件环境：MATLAB R2020b 及以上（支持深度学习工具箱、混淆矩阵、分类层
八、应用场景
该代码适用于以下任务：
- 数据分类（如EEG/ECG信号分类）
- 特征重要性分析（通过SHAP值理解模型决策依据）
- 模型可解释性研究（适用于需要对深度学习模型进行解释的场景）