Matlab【独家原创】基于IVY-DHKELM+SHAP可解释性分析的回归预测 (多输入单输出)

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🔥 内容介绍

在多变量回归预测领域，深度混合核极限学习机（DHKELM）通过多层核函数堆叠提升非线性拟合能力，但模型关键参数（如核函数权重、正则化系数）的选择直接影响预测精度。常青藤算法（Ivy Optimization Algorithm, IVY）模拟常青藤攀援生长的寻优策略，具有强全局寻优能力；SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论的 Shapley 值，可量化每个输入特征对预测结果的贡献。本文构建 IVY-DHKELM 模型，结合 SHAP 可解释性分析，实现多输入单输出的高精度回归预测，并揭示特征影响机制。

模型核心原理与架构设计

SHAP 可解释性分析

SHAP 通过计算每个输入特征的 Shapley 值，量化其对预测结果的贡献：

1. 局部解释：对单个样本，通过力导向图展示特征贡献（如某样本中 “温度 = 80℃” 的 SHAP 值为 + 0.05，推动产率预测值高于基线）。

1. 全局解释：通过摘要图（Summary Plot）聚合所有样本的 SHAP 值，按特征重要性排序（如 “反应压力” 的 SHAP 值绝对值均值最大，为最关键特征）。

1. 特征依赖分析：通过依赖图（Dependence Plot）展示特征值与 SHAP 值的关系（如温度在 60-80℃时，SHAP 值随温度升高而增大；超过 80℃后，SHAP 值下降）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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