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一、研究背景

• 该模型属于深度学习中的序列建模与回归预测领域。
• 结合了时序卷积网络（TCN）、Transformer（自注意力机制）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），旨在综合利用：
  • TCN的局部特征提取能力
  • Transformer的长程依赖建模能力
  • BiLSTM的序列双向建模能力
• 适用于多元时间序列预测、回归分析、特征重要性解释等任务。

二、主要功能

1. 数据预处理：读取Excel数据、归一化、划分训练集与测试集。
2. 构建混合模型：TCN + Transformer + BiLSTM。
3. 模型训练与评估：输出训练过程中的RMSE和Loss曲线。
4. 预测与反归一化：对训练集和测试集进行预测，并还原为原始尺度。
5. 多指标评估：计算R²、MAE、RMSE等。
6. 可视化分析：包括预测对比图、误差图、散点图、性能总结图等。
7. SHAP特征重要性分析：解释各输入特征对输出的影响。
8. 新数据预测：加载新数据进行预测并保存结果。

三、算法步骤

1. 数据导入与归一化
2. 划分训练集与测试集（可选择是否打乱）
3. 构建TCN-Transformer-BiLSTM网络结构
4. 设置训练选项并训练模型
5. 模型预测与评估
6. SHAP值计算与可视化
7. 新数据预测与输出

四、技术路线

TCN层（提取局部时序特征） → Transformer层（捕获长期依赖） → BiLSTM层（进一步学习序列特征） → 全连接层 + 回归输出

• TCN：使用因果卷积和膨胀卷积，逐步提取多尺度时序特征。
• Transformer：引入位置编码与自注意力机制，增强模型对序列中重要信息的捕捉。
• BiLSTM：双向学习序列前后信息，增强时序建模能力。
• SHAP分析：基于博弈论的特征贡献度分析，增强模型可解释性。

五、公式原理

1. TCN：
   y t = ∑ k = 1 K w k ⋅ x t − d ⋅ k y_t = \sum_{k=1}^{K} w_k \cdot x_{t-d\cdot k}yt​=k=1∑K​wk​⋅xt−d⋅k​
   其中d dd为膨胀因子，K KK为卷积核大小。

2. Transformer自注意力：
   Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

3. BiLSTM：
   h t = LSTM ( x t , h t − 1 ) ( 前向 + 后向 ) h_t = \text{LSTM}(x_t, h_{t-1}) \quad (\text{前向 + 后向})ht​=LSTM(xt​,ht−1​)(前向+后向)

4. 损失函数：回归任务常用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

六、参数设定

七、运行环境

• 平台：MATLAB（建议R2024b及以上）

八、应用场景

• 时序预测：如电力负荷预测、气象预测、交通流量预测等。
• 多输出回归：如同时预测多个相关变量（温度、湿度、风速等）。
• 特征重要性分析：解释各输入变量对输出的贡献程度。
• 工业建模：如化工过程控制、设备故障预警等。
• 金融预测：如多指标股价预测、风险分析等。

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