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一、研究背景

该模型结合了时序卷积网络（TCN）与双向门控循环单元（BiGRU），适用于处理具有时序依赖性或序列结构的多输入多输出回归问题。TCN 能捕捉长期依赖与局部特征，BiGRU 能学习序列的双向上下文信息。SHAP 值分析用于解释模型预测结果，增强模型的可解释性。

二、主要功能

1. 多输出回归预测：输入5个特征，输出2个目标变量。
2. 混合时序建模：TCN 提取时序特征，BiGRU 捕捉序列依赖。
3. 模型可解释性分析：使用 SHAP 值评估特征重要性。
4. 完整训练与评估流程：包括数据预处理、模型训练、预测、评估与可视化。
5. 新数据预测：支持对新输入数据进行预测并输出结果。

三、算法步骤

1. 数据导入与预处理：读取 Excel 数据，归一化处理。
2. 数据集划分：按比例划分训练集与测试集，可选是否打乱样本。
3. 模型构建：构建 TCN + BiGRU 的混合网络结构。
4. 模型训练：使用 Adam 优化器进行训练，支持学习率衰减。
5. 模型预测与反归一化：对训练集和测试集进行预测，并将结果还原为原始尺度。
6. 性能评估：计算 RMSE、MAE、R² 等指标。
7. 可视化分析：包括预测对比图、误差分布图、散点图等。
8. SHAP 值计算：分析特征对预测结果的影响。
9. 新数据预测：读取新数据并进行预测，输出结果至 Excel。

四、技术路线

• TCN 部分：采用因果卷积 + 膨胀卷积，层层叠加，构建残差连接。
• BiGRU 部分：双向 GRU 层，捕捉前向与后向序列信息。
• 融合方式：TCN 输出接入 BiGRU，BiGRU 输出经全连接层回归。
• 可解释性：使用 SHAP 值进行事后特征重要性分析。

五、公式原理

• 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∑K​wk​⋅xt−d⋅(k−1)​
  其中 (d) 为膨胀因子。
• GRU 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​])
• SHAP 值：基于合作博弈论，计算每个特征对预测的边际贡献。

六、参数设定

七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议 R2020b 及以上）
• 工具箱：
  • Deep Learning Toolbox
  • Statistics and Machine Learning Toolbox（用于 SHAP 计算）
• 数据格式：Excel 文件（.xlsx）

八、应用场景

1. 时序预测：如电力负荷预测、股票价格预测、气象数据预测。
2. 多输出回归：如多指标预测。
3. 可解释性要求高的场景：如医疗诊断、金融风险评估、工业过程控制。

完整代码私信回复TCN-BiGRU回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出，MATLAB代码