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SHAPShapley Additive Explanations五、公式原理核心部分TCN 膨胀卷积yt∑k1Kwk⋅xt−d⋅(k−1) y_t \sum_{k1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot(k-1)}ytk1∑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ztσ(Wz⋅[ht−1,xt]) z_t \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])ztσ(Wz⋅[ht−1,xt])rtσ(Wr⋅[ht−1,xt]) r_t \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])rtσ(Wr⋅[ht−1,xt])h~ttanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt]) \tilde{h}_t \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t])h~ttanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])ht(1−zt)⊙ht−1zt⊙h~t h_t (1 - z_t) \odot h_{t-1} z_t \odot \tilde{h}_tht(1−zt)⊙ht−1zt⊙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2TCN 层数 (numBlocks)3卷积核大小 (filterSize)5卷积核数量 (numFilters)32Transformer 头数 (numHeads)4BiGRU 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 ToolboxParallel 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。