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GA-Transformer模型回归+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析（附MATLAB代码）

1. 研究背景

Transformer 模型在自然语言处理等领域表现优异，但其在结构化数据回归预测中的超参数（如自注意力头数）往往靠经验设定，难以保证最优性能。为此，引入遗传算法（GA）自动搜索最优头数，提升模型的预测精度与泛化能力。代码同时对比优化前后的效果，验证 GA 的有效性。

2. 主要功能

• 数据预处理：读取 Excel 数据，进行归一化，按比例划分训练集和测试集，并转换为序列格式。
• GA 优化 Transformer：以注意力头数为决策变量，以测试集 RMSE 为目标函数，利用 GA 寻找使误差最小的头数。
• 模型训练与评估：使用优化后的头数重新训练 Transformer，并与未优化模型（固定头数=1）进行对比，输出 RMSE、R²、MAE 等指标，以及预测曲线、误差图、雷达图等可视化结果。
• 特征重要性分析：基于 Shapley 值的 SHAP 分析，量化各输入特征对模型输出的贡献。
• 新数据预测：支持载入新样本，自动归一化、预测并反归一化输出。

3. 算法步骤

1. 加载数据与归一化：读取回归数据.xlsx，将输入特征 X（5 维）和输出 Y（2 维）分别归一化到 [0,1]。
2. 划分数据集：按 80% 比例随机或顺序拆分训练集和测试集，并转为cell格式序列。
3. 遗传算法优化：
   • 初始化种群（使用混沌映射增加多样性），编码注意力头数（整数，区间 [2,20]）。
   • 适应度函数fit.m：用当前头数构建 Transformer，训练 200 轮后计算测试集 RMSE 并返回。
   • 执行选择、交叉、变异操作，迭代 10 代，输出最优头数bestheads及收敛曲线。
4. 构建优化模型：用bestheads构建与fit.m中类似但训练轮数更多（500 轮）的 Transformer。
5. 训练与预测：训练优化模型，对训练集、测试集进行预测并反归一化，同时调用yuantrans.m得到未优化（heads=1）的对比结果。
6. 性能评估与可视化：计算 RMSE、R²、MAE，绘制预测对比图、百分比误差柱状图、回归拟合图、雷达图等。
7. SHAP 分析：通过shapley_function.m计算每个测试样本的 Shapley 值，生成蜂群图和条形图，揭示特征重要性。
8. 新数据预测：调用newpre.m读取新的多输入.xlsx，进行归一化、预测、反归一化并保存结果。

4. 技术路线

数据层面：多维输入 → 归一化 → 序列化 → 训练/测试划分
优化层面：GA 种群初始化（混沌映射） → 适应度评价（Transformer 训练+测试） → 选择/交叉/变异 → 迭代寻优
模型层面：序列输入 → 位置编码 → 加法融合 → 两个自注意力层（一个因果掩码，一个无掩码）→ 提取最后一个时间步 → 全连接 → 回归输出
分析层面：指标对比（优化 vs 未优化）→ 可视化（预测曲线、雷达图、误差分布）→ SHAP 特征重要性解释

5. 公式原理

• 归一化：mapminmax将数据线性映射到 [0,1]。
• 遗传算法：
  • 适应度函数：fitness = sqrt(mean(sum(re - y_test))^2)，本质是 RMSE（但注意公式有误，应为sqrt(mean((re - y_test).^2, 'all'))）。
  • 轮盘赌选择、实数交叉和变异（非均匀变异），保证子代在边界内。
• Transformer 核心：
  • 自注意力机制：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk+mask)V\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} + \text{mask}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​+mask)V，其中因果掩码屏蔽未来信息，标准自注意力无掩码。
  • 位置编码：positionEmbeddingLayer使用可学习的位置向量叠加在输入序列上。
  • 对于回归任务，最终输出层为全连接 + 回归层（MSE 损失）。
• 评价指标：
  • RMSE：1n∑i=1n(yi−y^i)2\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2}n1​∑i=1n​(yi​−y^​i​)2​
  • R²：1−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)21 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2}1−∑(yi​−yˉ​)2∑(yi​−y^​i​)2​
  • MAE：1n∑∣yi−y^i∣\frac{1}{n}\sum |y_i - \hat{y}_i|n1​∑∣yi​−y^​i​∣
• SHAP 值：基于 Shapley 值的精确计算，枚举所有特征子集，计算边际贡献的加权平均。

6. 参数设定

7. 运行环境

• MATLAB2024b
• 数据文件：回归数据.xlsx、新的多输入.xlsx必须存在。

8. 应用场景

适用于多输入多输出回归预测任务，特别是：

• 工业过程建模：如化工、电力负荷、污染物浓度预测；
• 金融经济：多变量时间序列预测；
• 环境科学：水质、空气质量多指标预测；
• 工程优化：传感器信号映射、参数反演等。
  因其同时具备特征重要性分析功能，也适合需要模型可解释性的研究场景。

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