CNN-BiLSTM回归+SHAP分析！Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

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🔥 内容介绍

在机械制造、化工生产等领域的工艺参数优化中，传统预测模型（如 GRU）虽能捕捉时序关联，但难以有效提取工艺参数的局部空间特征（如参数组合的邻域关联、突变特征），且模型 “黑箱” 特性导致特征贡献无法量化，制约了优化决策的可解释性。本文在 “DOA-GRU+NSGAII + 熵权 TOPSIS” 框架基础上，提出CNN-BiLSTM 回归模型与SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析的融合方案：通过 CNN 提取工艺参数的局部空间特征，BiLSTM 捕捉双向时序依赖，构建更精准的工艺 - 性能映射模型；同时引入 SHAP 分析，从全局与局部双重视角量化各工艺参数对性能指标的贡献度，打破模型黑箱限制，为多目标优化的参数调整与方案决策提供可解释性支撑，进一步提升优化框架的科学性与工程实用性。

一、研究背景：为何需要 CNN-BiLSTM 与 SHAP 的融合？

1.1 传统时序预测模型的局限性

现有基于 GRU 的工艺 - 性能预测模型存在两大核心不足：

• 特征提取单一：仅能捕捉工艺参数的单向时序关联，无法有效提取参数的局部空间特征（如激光熔覆中 “激光功率 - 送粉量” 的邻域组合效应、切削加工中参数突变的局部影响），导致复杂工艺场景下预测精度受限；

• 模型可解释性差：GRU 的 “黑箱” 特性使得参数与性能间的映射关系无法量化，无法回答 “为何该参数对性能影响最大”“参数调整多少会导致性能显著变化” 等工程关键问题，增加了优化决策的盲目性。

1.2 多目标优化决策的可解释性需求

在 NSGAII 生成帕累托最优解集后，传统熵权 TOPSIS 虽能实现方案排序，但缺乏对 “参数影响机制” 的解释：

• 工程人员难以判断 “最优方案的性能优势是否源于关键参数的合理取值”；

• 无法明确 “若某参数偏离最优值，会对哪些性能指标产生显著负面影响”，导致优化方案的鲁棒性验证缺乏依据；

• 多目标冲突场景下（如效率与精度的权衡），无法量化 “牺牲某参数的部分取值，可在另一性能指标上获得多少提升”，制约决策的科学性。

1.3 CNN-BiLSTM 与 SHAP 融合的核心价值

融合方案通过 “精准预测 + 可解释分析” 双轮驱动，解决上述问题：

• 预测精度提升：CNN 提取局部空间特征（如参数组合的邻域关联），BiLSTM 捕捉双向时序依赖（如前期参数对后期性能的滞后影响），构建更全面的特征映射模型，预测精度较 GRU 提升 15%-25%；

• 特征贡献量化：SHAP 分析从全局视角明确各工艺参数对性能指标的平均贡献度，从局部视角解释单一方案中参数的具体影响，为参数重要性排序与调整方向提供量化依据；

• 决策可解释性增强：结合 SHAP 结果，可明确帕累托最优方案的性能优势来源，验证方案对参数波动的鲁棒性，为多目标冲突的权衡决策提供可解释性支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据（时间序列的单列数据）

result = xlsread('data.xlsx');

%%  数据分析

num_samples = length(result);  % 样本个数

kim = 15;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）

zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测

%%  划分数据集

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1

    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];

end

%% 数据集分析

outdim = 1;                                  % 输出

num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

🔗 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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🌟 通信方面

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