TCN-Transformer-BiGRU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代码实现了一个TCN-Transformer-BiGRU 混合深度学习模型，用于多输入多输出回归预测任务，并集成了模型解释与可视化功能。

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一、研究背景

该模型结合了三种先进的深度学习结构：

1. TCN（时序卷积网络）：用于捕获长期依赖关系，具有因果卷积和膨胀卷积结构。
2. Transformer：引入自注意力机制，增强对重要特征的关注能力。
3. BiGRU（双向门控循环单元）：捕捉序列数据的前后依赖关系。

这种混合结构旨在融合**局部特征提取（TCN）、全局依赖建模（Transformer）和时序建模（BiGRU）**的优势，适用于复杂时序或序列回归问题。

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二、主要功能

1. 数据预处理：归一化、训练集/测试集划分（可选是否打乱）。
2. 模型构建：构建 TCN + Transformer + BiGRU 混合网络。
3. 模型训练：使用 Adam 优化器进行训练，支持学习率衰减。
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。
5. 可视化分析：
   • 网络结构图
   • 训练过程曲线（RMSE、Loss）
   • 预测对比图（真实值 vs 预测值）
   • 百分比误差图
   • 散点图与拟合线
   • 模型性能总结图（R² 和 RMSE 对比）
6. 模型解释：使用 SHAP 值进行特征重要性分析。
7. 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：使用mapminmax将数据归一化到 [0,1]。
2. 数据集划分：按比例（默认80%）划分训练集和测试集。
3. 模型构建：
   • TCN 模块：多层级联卷积 + 残差连接
   • Transformer 模块：位置编码 + 自注意力层
   • BiGRU 模块：双向 GRU + 全连接输出层
4. 模型训练：使用训练集进行监督学习。
5. 预测与反归一化：对训练集和测试集进行预测，并反归一化。
6. 评估与可视化：计算指标并绘制各类图表。
7. SHAP 值计算：分析特征对输出的贡献度。
8. 新数据预测：加载外部数据并进行预测输出。

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四、技术路线

• 深度学习框架：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 网络结构：TCN → Transformer → BiGRU → 全连接输出
• 优化算法：Adam + 学习率衰减策略
• 正则化方法：Dropout、Layer Normalization
• 评估指标：RMSE、MAE、R²
• 解释性方法：SHAP（Shapley Additive Explanations）

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五、公式原理（核心部分）

1. TCN 膨胀卷积：
   yt=∑k=1Kwk⋅xt−d⋅(k−1) y_t = \sum_{k=1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot(k-1)}yt​=k=1∑K​wk​⋅xt−d⋅(k−1)​
   其中ddd为膨胀因子，KKK为卷积核大小。

2. 自注意力机制：
   Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

3. 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}_tht​=(1−zt​)⊙ht−1​+zt​⊙h~t​

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六、参数设定（关键参数）

参数	值/说明
输入特征数	5
输出目标数	2
TCN 层数 (numBlocks)	3
卷积核大小 (filterSize)	5
卷积核数量 (numFilters)	32
Transformer 头数 (numHeads)	4
BiGRU 隐藏单元数 (hiddens)	6
训练轮数 (MaxEpochs)	1000
初始学习率	1e-3
学习率衰减周期	800
训练集比例 (ratio)	0.8

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七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议 R2021a 或以上版本）
• 工具箱：
  • Deep Learning Toolbox
  • Parallel Computing Toolbox（可选，用于 GPU 加速）
• 硬件建议：支持 CPU 运行，GPU 可加速训练
• 数据格式：Excel 文件（.xlsx）

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八、应用场景

该模型适用于多变量时序回归预测问题，例如：

1. 电力负荷预测
2. 气象预测（温度、湿度等）
3. 交通流量预测
4. 股票价格预测
5. 工业生产参数预测
6. 环境监测指标预测

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总结

该代码实现了一个结构完整、功能丰富、可视化强大的深度学习回归预测系统，适用于需要高精度预测和模型可解释性的工程与科研场景。通过混合 TCN、Transformer 和 BiGRU 结构，该模型在时序建模中同时具备了局部特征提取、全局依赖建模和双向时序建模的能力。