2026/2/14 10:51:41
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该模型结合了时序卷积网络#xff08;TCN#xff09; 与双向门控循环单元#xff08;BiGRU#xff09;#xff0c;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#xff0c;BiGRU 能学习序列的双向上下文信息。…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、主要功能多输出回归预测输入5个特征输出2个目标变量。混合时序建模TCN 提取时序特征BiGRU 捕捉序列依赖。模型可解释性分析使用 SHAP 值评估特征重要性。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。新数据预测支持对新输入数据进行预测并输出结果。三、算法步骤数据导入与预处理读取 Excel 数据归一化处理。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。模型构建构建 TCN BiGRU 的混合网络结构。模型训练使用 Adam 优化器进行训练支持学习率衰减。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。性能评估计算 RMSE、MAE、R² 等指标。可视化分析包括预测对比图、误差分布图、散点图等。SHAP 值计算分析特征对预测结果的影响。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 BiGRUBiGRU 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∑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 (d) 为膨胀因子。GRU 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])SHAP 值基于合作博弈论计算每个特征对预测的边际贡献。六、参数设定参数设定值说明TCN 层数3残差块数量滤波器数量32每层卷积滤波器数卷积核大小5卷积窗口长度BiGRU 隐藏单元6每方向 GRU 单元数训练轮数1000最大迭代次数初始学习率0.01Adam 初始学习率学习率衰减周期800每800轮衰减一次衰减因子0.1学习率衰减比例训练集比例80%训练集占比七、运行环境平台MATLAB建议 R2020b 及以上工具箱Deep Learning ToolboxStatistics and Machine Learning Toolbox用于 SHAP 计算数据格式Excel 文件.xlsx八、应用场景时序预测如电力负荷预测、股票价格预测、气象数据预测。多输出回归如多指标预测。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