基于TCN-Transformer-BiGRU多输出回归+SHAP可解释性分析+NSGAII Matlab代码(四目标)

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介(TCN-Transformer-BiGRUSHAP)基于时间卷积网络结合Transformer结合门控循环单元的数据多输入多输出SHAP可解释性分析的回归预测模型NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化SHAP部分1、在机器学习和深度学习领域模型复杂度的不断攀升使得决策过程的可解释性成为研究热点。模型如何做出决策、判断依据的合理性以及特征依赖状况等问题都亟需科学的分析方法来解答。在此背景下SHAPSHapley Additive exPlanations凭借其坚实的理论基础和强大的解释能力应运而生。​2、SHAP 构建于博弈论中的 Shapley 值概念能够为任意机器学习模型提供局部与全局的解释。其核心思想是将模型预测值分解为每个特征的贡献之和通过计算特征加入模型时对预测结果的边际贡献量化各特征对最终决策的影响程度。这种方法不仅能够揭示模型对单一样本的决策逻辑还可以从整体层面分析模型对不同特征的依赖模式识别出被过度依赖或忽略的关键特征。​3、相较于传统机理模型受困于各种复杂力学方程难以平衡预测精度与可解释性的局限采用机器学习和与 SHAP 的混合建模框架实现了预测性能与解释能力的有机统一。该框架在保障回归模型高精度预测的同时利用 SHAP 的特征贡献分析能力将模型的决策过程以直观且符合数学逻辑的方式呈现为模型优化与决策支持提供了重要依据有望在多领域复杂系统建模中发挥关键作用。NSGAII部分1、先经TCN-Transformer-BiGRU封装因变量(y1y2y3y4)与自变量(x1x2x3x4x5)的代理模型再通过NSGAII寻找y的极值(y1极大;y2、y3、y4极小)并生成对应的x1x2x3x4x5Pareto解集。2、数据集有5个输入特征4个输出通过NSGAII寻求极值并得到在极值时(y1maxy2miny3miny4min)对应的自变量的解集。3、代码分别为两个主程序先运行mian1进行TCN-Transformer-BiGRU多输出回归再运行main2进行NSGAII多目标算法优化即可。代码解释1.无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel2.需要其他算法优化的都可以定制注1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等图很多符合您的需要3️⃣、代码中文注释清晰质量极高4️⃣、赠送测试数据集可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白2、代码运行结果展示3、代码获取点击下方了解更多