组合模型SHAP可解释分析！Transformer-LSTM+SHAP分析，模型可解释不在发愁！

matlab科研助手

于 2025-06-13 21:54:24 发布

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文章标签： transformer lstm 深度学习

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🔥 内容介绍

在人工智能的浪潮下，模型的预测能力不断提升，但随之而来的是 “黑箱” 问题愈发严重。特别是在 Transformer-LSTM 这样的组合模型应用于光伏功率预测、金融趋势分析等场景时，我们不仅需要精准的预测结果，更渴望了解模型决策背后的逻辑。而 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值方法，就像一把神奇的钥匙，能为我们打开组合模型的 “黑箱”，让可解释性不再成为困扰。

一、Transformer-LSTM 组合模型：预测的强大引擎

1.1 Transformer：捕捉全局依赖关系的高手

Transformer 以其独特的注意力机制横空出世，打破了传统循环神经网络在处理长序列时的局限。在处理光伏功率预测中的历史数据序列时，它能并行计算每个时间步的重要性，通过多头注意力机制，从多个角度捕捉数据之间的全局依赖关系。例如，在分析不同天气条件下光伏功率的变化趋势时，Transformer 可以迅速定位到关键的气象因素，如光照强度、温度等与功率输出之间的关联，而不受序列长度的限制。

1.2 LSTM：记忆长期信息的专家

LSTM 作为循环神经网络（RNN）的改进版本，凭借其独特的门控机制，有效解决了传统 RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，能够很好地记忆长期信息。在光伏功率预测场景中，LSTM 可以记住过去较长一段时间内的功率变化模式，以及季节性、周期性等特征。比如，在预测每日光伏功率时，LSTM 会参考历史上相同时间段的功率数据，结合当前的气象条件，更好地预测未来功率输出。

1.3 强强联合：Transformer-LSTM 的优势

将 Transformer 和 LSTM 组合起来，就像是为模型装上了双引擎。Transformer 先对输入数据进行全局特征提取，捕捉数据间的复杂依赖关系，然后将处理后的信息传递给 LSTM。LSTM 利用自身强大的记忆能力，进一步对这些特征进行处理和分析，挖掘其中的长期趋势和规律。这样的组合模型，在预测精度上往往比单一模型表现更为出色，无论是处理短时间内的功率波动，还是长期的功率变化趋势，都能游刃有余。

二、SHAP 值：揭开模型决策的神秘面纱

2.1 SHAP 值的原理

SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值概念，它的核心思想是：对于一个复杂的模型，每个特征对预测结果的贡献应该是在所有可能的特征组合下，该特征加入或不加入模型时所带来的平均变化。简单来说，SHAP 值衡量的是某个特征对模型预测结果的边际贡献，它可以为每个样本、每个特征计算出一个 SHAP 值，通过 SHAP 值的大小和正负，我们就能清晰地知道该特征对预测结果的影响程度和方向。

2.2 SHAP 值的计算方法

SHAP 值的计算方法有多种，其中精确计算适用于简单模型，但对于像 Transformer-LSTM 这样的复杂组合模型，精确计算的时间复杂度极高，几乎不可行。因此，通常会采用近似计算方法，如 TreeSHAP（适用于树模型）和 DeepSHAP（适用于深度学习模型）。以 DeepSHAP 为例，它通过构建一个代理模型（通常是树模型）来近似原深度学习模型的行为，然后在代理模型上计算 SHAP 值，从而高效地得到近似的 SHAP 值结果。

2.3 SHAP 值的可视化呈现

SHAP 值的强大之处不仅在于其计算结果，还在于丰富的可视化方式。常见的可视化包括 SHAP summary plot（特征重要性汇总图）、SHAP dependence plot（特征依赖图）和 SHAP force plot（样本预测解释图）。SHAP summary plot 可以直观地展示所有特征的 SHAP 值分布和重要性排序，帮助我们快速识别对模型影响较大的关键特征；SHAP dependence plot 则能展示某个特征与 SHAP 值之间的关系，揭示特征对预测结果的影响是否依赖于其他特征；SHAP force plot 可以针对单个样本，展示每个特征对该样本预测结果的贡献，让我们清晰地看到模型是如何做出预测决策的。

三、Transformer-LSTM+SHAP：可解释性分析实战

3.1 数据准备与模型训练

以光伏功率预测为例，首先收集历史光伏功率数据、气象数据（如光照强度、温度、湿度、风速等）以及电网负荷等相关数据。对数据进行清洗、归一化等预处理后，将数据划分为训练集、验证集和测试集。然后搭建 Transformer-LSTM 组合模型，选择合适的损失函数（如均方误差损失函数）和优化器（如 Adam 优化器）进行模型训练，通过不断调整模型参数，使模型在验证集上达到最佳性能。

3.2 SHAP 值计算与分析

模型训练完成后，使用 DeepSHAP 方法计算每个样本中各个特征的 SHAP 值。通过 SHAP summary plot，我们发现光照强度和温度这两个特征的 SHAP 值绝对值较大且排名靠前，说明它们是影响光伏功率预测的关键因素。进一步查看 SHAP dependence plot，发现光照强度与 SHAP 值呈正相关，即光照强度越强，对光伏功率提升的贡献越大；而温度与 SHAP 值的关系较为复杂，在一定温度范围内，温度升高会使光伏功率上升，但超过某个阈值后，温度继续升高反而会导致功率下降。再通过 SHAP force plot 分析单个样本，比如在某个特定天气条件下的样本，我们可以清楚地看到每个特征对该样本光伏功率预测值的具体贡献，是哪些特征促使预测值上升，哪些特征又起到了抑制作用。

3.3 从分析结果到实践应用

通过 SHAP 可解释性分析得到的结果，具有极高的实践价值。在光伏电站的运营管理中，根据分析结果，运营人员可以重点关注光照强度和温度等关键因素，提前做好应对措施。例如，在光照强度较弱的时间段，合理安排设备维护，或者调整电力调度策略；在温度过高时，采取适当的降温措施，以提高光伏电站的发电效率。同时，这些分析结果还可以为进一步优化模型提供方向，比如尝试引入更多与关键特征相关的数据，或者调整模型结构，以更好地捕捉这些特征与光伏功率之间的关系。