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网站建设广告图片,wordpress uc用户中心,国内高端大气的网站设计,好的用户体验网站MATLAB代码实现了一个TCN-GRU混合神经网络模型#xff0c;用于多输出回归预测任务#xff0c;并集成了SHAP特征重要性分析和新数据预测功能。以下是详细分析#xff1a; 一、主要功能 TCN-GRU混合模型构建与训练#xff1a; 结合时序卷积网络#xff08;TCN#xff09;和…MATLAB代码实现了一个TCN-GRU混合神经网络模型用于多输出回归预测任务并集成了SHAP特征重要性分析和新数据预测功能。以下是详细分析一、主要功能TCN-GRU混合模型构建与训练结合时序卷积网络TCN和门控循环单元GRU用于处理时序或多特征回归问题。支持多输出多个目标变量预测。SHAP特征重要性分析使用SHAP值分析输入特征对输出的贡献度。模型性能评估与可视化提供RMSE、MAE、R²等评估指标。生成多种可视化图表包括预测对比图、误差分布图、散点图、累计误差曲线等。新数据预测使用训练好的模型对新输入数据进行预测并保存结果。二、算法步骤数据准备读取Excel数据划分特征X和目标Y。归一化处理mapminmax。随机或顺序划分训练集和测试集。模型构建构建TCN层包含膨胀卷积、层归一化、Dropout、残差连接。连接GRU层、全连接层和回归层。模型训练使用Adam优化器设置学习率衰减。监控训练过程中的RMSE和Loss变化。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。绘制多种图表进行可视化分析。SHAP分析调用shapley_function计算测试集样本的SHAP值。新数据预测读取新数据归一化后输入模型预测输出结果到Excel。三、技术路线TCN时序卷积网络使用因果膨胀卷积捕捉时序依赖。GRU门控循环单元进一步提取时序特征。SHAPShapley Additive Explanations基于博弈论的特征归因方法。混合模型结构TCN GRU 全连接层。四、公式原理TCN膨胀卷积输出长度 输入长度 膨胀因子 × (卷积核大小 - 1)残差连接output input convolution(input)GRU门控机制遗忘门、输入门、输出门控制信息流动。损失函数均方误差MSE用于回归任务。SHAP值计算基于Shapley值衡量每个特征对模型输出的贡献。五、参数设定参数说明numFiltersTCN卷积核数量 32filterSize卷积核大小 5dropoutFactorDropout比率 0.1numBlocksTCN块数 3hiddensGRU隐藏单元数 6MaxEpochs最大训练轮数 1000InitialLearnRate初始学习率 0.01LearnRateDropFactor学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod学习率下降周期 800train_ratio训练集比例 0.8六、运行环境软件环境MATLAB需安装Deep Learning Toolbox数据格式Excel文件回归数据.xlsx、新的多输入.xlsx依赖函数shapley_function自定义SHAP计算函数newpre自定义新数据预测函数七、应用场景预测问题如电力负荷、股票价格、气象数据等。多变量回归如房价预测多特征输入、多输出。特征重要性分析解释模型预测结果识别关键影响因素。工业预测维护多指标预测与特征归因分析。完整代码私信回复TCN-GRU回归特征贡献SHAP分析新数据预测多输出MATLAB代码