一区优化+SHAP分析+特征依赖图！NRBO-Transformer-GRU回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在 “一区优化” 场景（如区域电力负荷调度优化、区域设备故障趋势预警优化、区域环境参数预测优化）中，多变量时序回归模型需兼顾预测精度与决策可解释性 —— 前者保障优化方案的有效性，后者确保工程师理解模型逻辑并信任优化结果。Transformer-GRU 模型结合了 Transformer 的全局依赖捕捉能力与 GRU（门控循环单元）的高效局部时序拟合特性，再经 NRBO（新型群智能优化算法）优化关键参数后，可满足一区优化的高精度需求。但模型的 “黑箱” 特性仍需通过 SHAP（SHapley Additive exPlanations）破解，本文以 “区域电力负荷优化预测”（一区优化典型场景）为例，系统拆解 NRBO-Transformer-GRU 的 SHAP 分析逻辑，重点强化 “一区特征依赖规律” 解读，为优化决策提供可解释依据。

一、场景与模型适配：一区优化与 NRBO-Transformer-GRU

1.1 一区优化场景的核心需求（以区域电力负荷优化为例）

“区域电力负荷优化” 需基于多源数据预测未来时段（如次日整点）的区域总负荷，为电网调度、储能配置、电价制定提供优化依据，核心需求如下：

• 多变量关联性：输入变量含区域内历史负荷（分区负荷汇总）、气象数据（区域平均温度 / 湿度 / 风速）、经济活动数据（区域工业产值 / 商业活跃度）、政策因素（区域错峰用电政策），变量间存在强耦合（如工业产值高→工业负荷高，高温→居民空调负荷高）；

• 局部时序特性：区域负荷受居民作息、工业生产节奏影响，存在日内周期性（如早 8 点 / 晚 7 点负荷高峰），GRU 的门控机制（更新门 / 重置门）可高效捕捉此类局部动态，比 LSTM 更简洁（减少 1 个门控单元，降低计算成本）；

• 优化导向性：预测结果需支撑 “负荷削峰填谷” 优化（如预测负荷高峰时，调度储能放电或引导工业错峰），需明确 “哪些特征主导负荷高峰”，SHAP 分析需聚焦关键特征的优化敏感性。

⛳️ 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

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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

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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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