【SHAP分析】NRBO-Transformer-LSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析Matlab实现

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🔥 内容介绍

深度学习模型（如 Transformer-LSTM）在回归预测任务（如负荷预测、故障趋势预测）中虽具备高精度，但 “黑箱” 特性导致其决策过程难以解释，限制了在高可靠性要求场景（如电力调度、工业故障预警）的应用。SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论中的 Shapley 值，可量化每个特征对预测结果的贡献度，实现 “全局特征重要性 - 单样本预测解释 - 模型行为可视化” 的全维度可解释分析。本文针对NRBO-Transformer-LSTM 回归模型（通过 NRBO 算法优化 Transformer-LSTM 的超参数或结构参数），系统拆解 SHAP 分析的实现逻辑、关键步骤及工程意义，以 “电力负荷回归预测” 为例验证分析效果。

一、核心概念与理论基础

1.1 NRBO-Transformer-LSTM 模型简介

• 模型结构：以 Transformer-LSTM 为基础回归框架（Transformer 捕捉多变量全局依赖，LSTM 拟合局部时序动态），通过NRBO（如新型群智能优化算法，如改进型鲸鱼优化、沙丘猫优化等） 优化关键参数，如：

• 超参数：Transformer 的注意力头数、LSTM 的隐藏单元数、学习率、时间步长；

• 结构参数：Transformer 与 LSTM 的层数配比、Dropout 率；

• 核心优势：NRBO 的全局寻优能力解决了 Transformer-LSTM 参数调优的 “局部最优” 问题，提升模型预测精度与泛化性；

• 应用场景：多变量时序回归预测（如电力负荷预测，输入变量含历史负荷、温度、湿度、风速、节假日因素）。

1.2 SHAP 可解释性原理

SHAP 的核心是通过Shapley 值量化每个特征对预测结果的 “边际贡献”，其核心思想与关键公式如下：

⛳️ 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

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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 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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