MATLAB代码实现了一个TCN-Transformer-BiGRU 混合深度学习模型，用于多输入多输出回归预测任务，并集成了模型解释与可视化功能。
一、研究背景
该模型结合了三种先进的深度学习结构：
- TCN（时序卷积网络）：用于捕获长期依赖关系，具有因果卷积和膨胀卷积结构。
- Transformer：引入自注意力机制，增强对重要特征的关注能力。
- BiGRU（双向门控循环单元）：捕捉序列数据的前后依赖关系。
这种混合结构旨在融合**局部特征提取（TCN）、全局依赖建模（Transformer）和时序建模（BiGRU）**的优势，适用于复杂时序或序列回归问题。
二、主要功能
- 数据预处理：归一化、训练集/测试集划分（可选是否打乱）。
- 模型构建：构建 TCN + Transformer + BiGRU 混合网络。
- 模型训练：使用 Adam 优化器进行训练，支持学习率衰减。
- 预测与评估：对训练集和测试集进行预测，计算 RMSE、MAE、R² 等指标。
- 可视化分析：
- 网络结构图
- 训练过程曲线（RMSE、Loss）
- 预测对比图（真实值 vs 预测值）
- 百分比误差图
- 散点图与拟合线
- 模型性能总结图（R² 和 RMSE 对比）
- 模型解释：使用 SHAP 值进行特征重要性分析。
- 新数据预测：加载新数据进行预测并保存结果。
三、算法步骤
- 数据导入与归一化：使用
mapminmax将数据归一化到 [0,1]。 - 数据集划分：按比例（默认80%）划分训练集和测试集。
- 模型构建：
- TCN 模块：多层级联卷积 + 残差连接
- Transformer 模块：位置编码 + 自注意力层
- BiGRU 模块：双向 GRU + 全连接输出层
- 模型训练：使用训练集进行监督学习。
- 预测与反归一化：对训练集和测试集进行预测，并反归一化。
- 评估与可视化：计算指标并绘制各类图表。
- SHAP 值计算：分析特征对输出的贡献度。
- 新数据预测：加载外部数据并进行预测输出。
四、技术路线
- 深度学习框架：MATLAB Deep Learning Toolbox
- 网络结构：TCN → Transformer → BiGRU → 全连接输出
- 优化算法：Adam + 学习率衰减策略
- 正则化方法：Dropout、Layer Normalization
- 评估指标：RMSE、MAE、R²
- 解释性方法：SHAP（Shapley Additive Explanations）
五、公式原理（核心部分）
TCN 膨胀卷积：
yt=∑k=1Kwk⋅xt−d⋅(k−1) y_t = \sum_{k=1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot(k-1)}yt=k=1∑Kwk⋅xt−d⋅(k−1)
其中ddd为膨胀因子，KKK为卷积核大小。自注意力机制：
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)VGRU 更新门与重置门：
zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt]) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt]) r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt]) \tilde{h}_t = \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t])h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])
ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t h_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tilde{h}_tht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t
六、参数设定（关键参数）
| 参数 | 值/说明 |
|---|---|
| 输入特征数 | 5 |
| 输出目标数 | 2 |
TCN 层数 (numBlocks) | 3 |
卷积核大小 (filterSize) | 5 |
卷积核数量 (numFilters) | 32 |
Transformer 头数 (numHeads) | 4 |
BiGRU 隐藏单元数 (hiddens) | 6 |
训练轮数 (MaxEpochs) | 1000 |
| 初始学习率 | 1e-3 |
| 学习率衰减周期 | 800 |
训练集比例 (ratio) | 0.8 |
七、运行环境
- 平台：MATLAB（建议 R2021a 或以上版本）
- 工具箱：
- Deep Learning Toolbox
- Parallel Computing Toolbox（可选，用于 GPU 加速）
- 硬件建议：支持 CPU 运行，GPU 可加速训练
- 数据格式：Excel 文件（
.xlsx）
八、应用场景
该模型适用于多变量时序回归预测问题，例如：
- 电力负荷预测
- 气象预测（温度、湿度等）
- 交通流量预测
- 股票价格预测
- 工业生产参数预测
- 环境监测指标预测
总结
该代码实现了一个结构完整、功能丰富、可视化强大的深度学习回归预测系统，适用于需要高精度预测和模型可解释性的工程与科研场景。通过混合 TCN、Transformer 和 BiGRU 结构，该模型在时序建模中同时具备了局部特征提取、全局依赖建模和双向时序建模的能力。
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