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

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🔥 内容介绍

在原有 CNN 特征提取层的基础上，可引入多尺度卷积核并行处理机制。设置不同大小的卷积核（如 1×1、3×3、5×5），分别捕捉不同时间跨度的局部特征。例如，1×1 的卷积核可提取单个时间步的精细特征，5×5 的卷积核能捕捉较长时间的趋势特征。将这些不同尺度的特征通过拼接融合后再送入 GRU 层，能让模型更全面地理解时序数据中的多尺度模式。以交通流量预测为例，多尺度卷积核可同时捕捉短时间内的车流波动和较长时间内的高峰时段特征，使 GRU 层在建模时序依赖时获得更丰富的输入信息。

GRU 层的改进

为提升 GRU 层对复杂时序模式的捕捉能力，可采用堆叠式 GRU 结构。将多个 GRU 层串联起来，第一层 GRU 学习低级时序特征，如短期的波动变化，后续层 GRU 则学习更高级的抽象特征，如周期性规律。同时，在各 GRU 层之间加入残差连接，缓解深层网络的梯度消失问题。例如在电力负荷预测中，第一层 GRU 捕捉小时级的负荷波动，第二层 GRU 学习日周期特征，残差连接能确保各层特征有效传递，提升模型对长期依赖的建模能力。

Attention 机制的多样化

除了原有基于时序步的 Attention 机制，可增加特征维度的 Attention。对 CNN 提取的特征和 GRU 输出的隐藏状态，分别计算特征维度上的注意力权重，突出重要的特征维度。比如在产品质量预测中，对于不同的原材料成分特征，通过特征维度的 Attention 可赋予关键成分更高的权重，使模型更聚焦于对质量影响显著的因素。将时序步 Attention 和特征维度 Attention 的结果加权融合，能从时间和特征两个维度优化信息聚焦效果。

SHAP 可解释性分析的拓展

动态 SHAP 分析

针对实时更新的数据流，引入动态 SHAP 分析方法。随着新数据的不断输入，定期重新计算 SHAP 值，观察特征重要性的变化趋势。例如在股票价格预测中，不同时间段的市场因素（如政策、行业动态）对股价的影响权重会发生变化，动态 SHAP 分析能及时捕捉这种变化，为投资者提供更具时效性的决策参考。通过设置滑动窗口，对窗口内的数据进行 SHAP 计算，可直观展示特征贡献度的动态演变。

⛳️ 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

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🌈 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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

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