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

🧠 一、研究背景

• 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。

🛠 二、主要功能

1. 数据预处理：读取数据、归一化、划分训练/测试集。
2. 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。
3. 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。
4. 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）。
5. 特征重要性分析：
   • 使用 SHAP 值（Shapley additive explanations）分析特征对输出的贡献。
6. 新数据预测：
   • 加载新数据进行预测，并输出结果。

📦 三、算法步骤

1. 数据准备：
   • 从 Excel 读取数据，前 5 列为输入，后 2 列为输出。
   • 归一化到 [0, 1]。
   • 按比例划分训练/测试集。
2. 网络构建：
   • TCN 模块：多层残差扩张卷积，每层扩张因子递增（2^(i-1)）。
   • 位置编码层：为序列添加位置信息。
   • Transformer 模块：两个自注意力层，支持因果掩码。
   • GRU 层：提取序列特征。
   • 回归输出层：全连接 + 回归层。
3. 训练：
   • 使用 Adam 优化器，学习率分段下降。
   • 记录训练过程中的 RMSE 和 Loss。
4. 预测与反归一化：
   • 分别预测训练集和测试集。
   • 反归一化得到实际值。
5. 评估与可视化：
   • 计算 R²、MAE、RMSE。
   • 绘制多种图表进行对比分析。
6. 特征解释：
   • 调用shapley_function计算 SHAP 值。
7. 新数据预测：
   • 调用newpre函数对新数据进行预测。

🧩 四、技术路线

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：通过扩张卷积扩大感受野，残差连接缓解梯度消失。
• Transformer：自注意力机制捕捉全局依赖。
• GRU：进一步提取时序动态特征。

📐 五、公式原理（简要）

1. 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−1​wk​⋅xt−d⋅k​
   其中 (d) 为扩张因子。
2. 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)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​

⚙ 六、参数设定（代码中关键超参数）

💻 七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议 R2024b 及以上版本）

🏭 八、应用场景

1. 工业过程预测：如化工过程、电力负荷预测。
2. 能源与环境：如风速预测、污染物浓度预测。
3. 金融时间序列：如股票价格、汇率预测。
4. 健康医疗：如生理信号预测（多指标输出）。
5. 交通流量预测：多路段流量同时预测。

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