SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析！
SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析！
目录
- SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析！
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
该MATLAB代码实现了一个基于Transformer-BiLSTM的混合深度学习模型，通过牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）自动优化超参数，用于回归预测任务。核心功能包括：
- 数据预处理：导入数据、划分训练集/测试集、归一化处理
- 超参数优化：使用NRBO算法优化学习率、隐藏层节点和正则化系数
- 深度学习建模：构建结合Transformer位置编码、多头自注意力机制和BiLSTM的混合模型
- 模型评估：计算RMSE、MAE、MAPE、R²等评估指标
- 结果可视化：预测结果对比、误差分析、优化过程曲线
- 模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
算法步骤与技术路线 - 数据预处理
%% 导入数据
res = xlsread(‘data.xlsx’);
num_size = 0.7; % 70%训练集
[P_train, T_train, P_test, T_test] = train_test_split(res, num_size);
%% 数据归一化 (mapminmax)
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(‘apply’, P_test, ps_input);
2. NRBO超参数优化
%% 优化参数设置
fobj = @(x)fical(x); % 目标函数（需单独实现）
pop = 5; % 种群大小
Max_iter = 8; % 迭代次数
dim = 3; % 优化参数维度
lb = [1e-3, 32, 1e-3]; % 学习率/隐藏层节点/正则化系数下界
ub = [1e-1, 128, 1e-1];% 上界
%% 执行优化
[Best_score,Best_pos] = NRBO(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);
3. Transformer-BiLSTM模型架构
layers = [
% 输入层
% 位置编码
% 注意力层
% BiLSTM层
% 全连接输出
% 回归层
4. 模型训练与预测
%% 参数配置
options = trainingOptions(‘adam’, …
‘MaxEpochs’, 200, …
‘MiniBatchSize’, best_batchsize, … % NRBO优化值
‘InitialLearnRate’, best_lr); % NRBO优化值
5. 模型评估（7种指标）
%% 关键评估指标
error1 = sqrt(mean((T_sim1 - T_train).^2)); % RMSE
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; % R²
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train)); % MAPE
6. SHAP可解释性分析
%% SHAP特征重要性分析
shapValues = shapley_transformer_bilstm(net, test_data, ref_value);
drawShapSummaryPlot(shapValues, featureNames); % 特征贡献可视化
运行环境要求
- MATLAB版本：需R2023b及以上（依赖Deep Learning Toolbox）
- 必要工具箱：
• Deep Learning Toolbox
• Optimization Toolbox（用于NRBO）
• Statistics and Machine Learning Toolbox - 依赖函数：
• NRBO.m（优化算法实现）
• fical.m（目标函数）
• SHAP相关函数（shapley_transformer_bilstm.m等）
典型应用场景 - 时间序列预测：
• 电力负荷预测
• 股票价格趋势分析
• 气象数据预测（温度/降水量） - 工业领域：
• 设备剩余寿命预测
• 产品质量指标回归
• 能源消耗建模 - 交通领域：
• 交通流量预测
• 共享单车需求分析
• 物流运输时间预估
技术优势 - 混合架构优势：
• Transformer捕捉长期依赖
• BiLSTM提取时序特征
• 位置编码保留序列信息 - 自动优化：
• NRBO算法自动搜索最优超参数
• 避免手动调参的盲目性 - 可解释性强：
• SHAP值量化特征贡献度
• 可视化特征影响机制 - 鲁棒性保障：
• 数据归一化处理
• L2正则化防止过拟合
• Dropout层增强泛化能力
数据集
程序设计
- 完整程序和数据下载私信博主回复SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析！。
数据预处理与划分：导入数据并划分为训练集（70%）和测试集（30%），进行归一化处理以适应模型输入。
模型构建：搭建基于Transformer-BiLSTM结构，包含位置编码、自注意力机制、BiLSTM层和全连接层。
模型训练与预测：使用Adam优化器训练模型，并在训练集和测试集上进行预测。
性能评估：计算R²、MAE、MAPE、MSE、RMSE等回归指标，并通过图表展示预测结果与真实值的对比。
模型解释：通过SHAP（Shapley值）分析特征重要性，生成摘要图和依赖图，增强模型可解释性。
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
rng('default');
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
% ------------------ SHAP值计算 ------------------
x_norm_shap = mapminmax('apply', data_shap', x_settings)'; % 直接应用已有归一化参数
% 初始化SHAP值矩阵
shapValues = zeros(size(x_norm_shap));
refValue = mean(x_norm_shap, 1); % 参考值为特征均值
% 计算每个样本的SHAP值
rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
for i = 1:numSamplesx = shap_x_norm(i, :); % 当前样本（归一化后的值）shapValues(i, :) = shapley_transformer-Bilstm(net, x, refValue_norm); % 调用SHAP函数
end参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502