基于Transformer-BiGRU+SHAP可解释性分析的回归预测 (多输入单输出)Matlab代码

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🔥 内容介绍

在多输入单输出（MISO）回归预测任务中（如通过气象因素预测电力负荷、用多传感器数据预测设备寿命），传统模型（如 LSTM、GRU）难以捕捉长时序依赖与特征交互，而 Transformer 的自注意力机制虽能建模全局关联，但对局部时序波动的敏感性不足。Transformer-BiGRU 混合模型通过 Transformer 提取跨特征长程依赖，BiGRU 捕捉双向局部时序模式，在 MISO 场景中可将预测误差降低 15%-25%。结合 SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性分析，能量化各输入特征对预测结果的贡献度（如 “温度每升高 1℃导致负荷增加 20MW”），解决黑箱模型的决策可信度问题，为工业预测、经济分析等领域提供 “高精度 + 可解释” 的一体化解决方案。

MISO 回归预测的挑战与混合模型的优势

多输入特征的复杂性与传统模型的局限性

MISO 回归任务的输入特征通常包含时序特征（如每小时的温度、湿度）、静态特征（如设备型号、区域类型）和交叉特征（如 “高温 + 周末” 的协同效应），其预测难点体现在：

• 长程依赖：特征影响可能存在滞后效应（如前 72 小时的降雨量影响次日径流量），LSTM 的记忆能力在超过 100 步后衰减明显；

• 特征交互：多输入间的非线性关联（如 “风速> 5m/s 时，光伏出力随光照强度的增长速率下降 30%”）难以用线性模型捕捉；

• 噪声鲁棒性：工业传感器数据常含噪声（如 ±5% 的测量误差），传统模型易过拟合噪声导致泛化能力下降；

• 可解释性缺失：深度学习模型（如纯 Transformer）的预测结果难以追溯，在医疗、金融等领域因 “不可解释” 被限制应用。

例如，某区域电力负荷预测（输入为温度、湿度、风速、节假日、历史负荷共 12 个特征，输出为次日总负荷）中，LSTM 的均方根误差（RMSE）为 8.5%，且无法解释 “为何某时刻预测值突增”，而 Transformer-BiGRU 的 RMSE 降至 5.2%，结合 SHAP 可明确 “该时刻对应节假日且温度骤升是主因”。

Transformer-BiGRU 的协同优势

混合模型通过 “全局 - 局部” 特征融合实现优势互补：

• Transformer 的长程建模：自注意力机制可计算任意时刻特征的关联权重（如第 t 小时与 t-72 小时的温度关联），解决 LSTM 的长程依赖遗忘问题；

• BiGRU 的局部时序捕捉：双向门控循环单元对短时序波动（如 1 小时内的负荷快速变化）更敏感，弥补 Transformer 对局部细节的忽略；

• 特征交互增强：Transformer 的多头注意力可并行学习不同特征组合（如 “温度 + 湿度”“风速 + 光照”），BiGRU 通过门控机制过滤冗余交互，提升模型效率。

在包含 1000 个时序步、8 个输入特征的 MISO 任务中，Transformer-BiGRU 的训练效率比纯 Transformer 高 40%（因 BiGRU 的参数规模更小），预测精度比纯 BiGRU 高 18%，展现出 “全局关联 + 局部细节” 的协同增益。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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