SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM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

在工业设备健康管理领域，轴承剩余寿命（RUL）回归预测是保障设备安全运行的核心技术。Transformer-BiLSTM 模型凭借 Transformer 的全局多特征关联捕捉能力与 BiLSTM 的双向时序演化拟合特性，在 RUL 预测中实现高精度表现，但 “黑箱” 特性导致工程师难以知晓 “哪些特征主导寿命预测”“模型为何出现偏差”，制约了工程决策信任度。本文引入 NRBO（新型群智能优化算法）优化模型关键参数（如 Transformer 注意力头数、BiLSTM 隐藏单元数），再通过 SHAP（SHapley Additive exPlanations）从全局特征贡献、单样本偏差溯源、双向时序依赖规律三个维度展开可解释分析，量化特征对 RUL 预测的边际影响，为模型优化、特征筛选与维护决策提供量化依据。基于 FEMTO-ST 轴承数据集与自主实验平台的验证表明，该方案可使模型 MAE 降至 5.2h，SHAP 分析能精准定位关键预测因子与偏差原因，推动深度学习模型从 “理论高精度” 走向 “工程可信任”。

一、核心模型与 SHAP 适配原理

1.1 NRBO-Transformer-BiLSTM 回归模型设计

1.1.1 模型架构与 RUL 预测适配性

针对轴承 RUL 预测中 “多特征全局关联紧密、故障演化双向依赖显著” 的特点，模型采用 “NRBO 参数优化 + Transformer 编码器 + BiLSTM + 全连接回归层” 架构：

• NRBO 优化模块：优化 Transformer 注意力头数（2-8 头）、BiLSTM 隐藏单元数（64-256）、时间步长（10-50）与学习率（1e-5-1e-3），解决传统调参导致的 “全局关联捕捉不足”“双向时序拟合偏差” 问题，适配 RUL 预测中 “样本量有限（全生命周期样本＜1000 组）” 的泛化需求；

• Transformer 编码器（1 层）：通过 4 头自注意力机制捕捉多特征全局关联，例如 “轴承振动有效值 - 温度 - 转速” 与 RUL 的长期依赖关系，输出维度

  dmodel=64

  ，避免单一特征丢失全局故障演化信息；

• BiLSTM 层（1 层）：前向 LSTM（forward-LSTM）拟合故障后期 RUL 快速衰减趋势（如振动冲击增强导致寿命骤减），后向 LSTM（backward-LSTM）追溯故障前期潜伏特征（如温度缓慢升高对寿命的累积影响），隐藏单元数

  H=128

  ，解决单向 LSTM 丢失历史 - 未来关联的缺陷；

• 全连接回归层：由 “Linear→Dropout（0.2）→Linear” 组成，将融合特征映射为连续型 RUL 预测值（单位：h），Dropout 层抑制过拟合，适配 RUL 回归的连续值输出需求。

⛳️ 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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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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