Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码

代码示例：

% 基于Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码
% 多输入单输出版本

% 步骤1：数据预处理
function [X_train, y_train, X_test, y_test] = prepareData(data, windowSize)
    % 假设数据格式为 [N_samples x T_steps x N_features]，y为单输出序列
    N = size(data, 1); % 样本数
    T = size(data, 2); % 时间步长
    F = size(data, 3); % 特征数

    % 划分训练集和测试集（示例：80%训练，20%测试）
    trainIdx = 1:floor(0.8*N);
    testIdx = floor(0.8*N)+1:N;
    X_train = data(trainIdx, :, :);
    y_train = data(trainIdx, :, end); % 假设最后一列为输出标签
    X_test = data(testIdx, :, :);
    y_test = data(testIdx, :, end);

    % 构建滑动窗口数据集（例如：窗口大小为windowSize）
    X_train_win = slidingWindow(X_train, windowSize);
    y_train_win = slidingWindow(y_train, windowSize);
    X_test_win = slidingWindow(X_test, windowSize);
    y_test_win = slidingWindow(y_test, windowSize);

    function X_win = slidingWindow(X, winSize)
        X_win = [];
        for i = 1:size(X, 1)
            for t = 1:size(X, 2)-winSize+1
                X_win(end+1, :, :) = X(i, t:t+winSize-1, :);
            end
        end
    end

    % 归一化（示例：Min-Max归一化到[0,1]）
    minX = min(X_train_win, [], 'all');
    maxX = max(X_train_win, [], 'all');
    X_train_win = (X_train_win - minX)./ (maxX - minX);
    X_test_win = (X_test_win - minX)./ (maxX - minX);
    
    % 输出处理后的数据
    [X_train, y_train] = X_train_win, y_train_win;
    [X_test, y_test] = X_test_win, y_test_win;
end

% 步骤2：构建Transformer-LSTM模型
function model = buildModel(inputSize, numHeads, hiddenSize, numLayers)
    layers = [
        sequenceInputLayer(inputSize) % 输入层（特征维度）
        transformerEncoderLayer('NumHeads', numHeads, 'HiddenSize', hiddenSize) % Transformer编码器
        lstmLayer(hiddenSize)         % LSTM层
        fullyConnectedLayer(1)         % 输出层（单输出）
        regressionLayer                % 回归输出
    ];
    model = layerGraph(layers);
end

% 步骤3：模型训练
function trainedModel = trainModel(model, X_train, y_train, opts)
    % 训练选项（示例）
    opts = trainingOptions('adam',...
        'MaxEpochs', 100,...
        'MiniBatchSize', 32,...
        'Verbose', false,...
        'Plots', 'training-progress');
    
    % 训练模型
    trainedModel = trainNetwork(X_train, y_train, model, opts);
end

% 步骤4：模型预测
function y_pred = predictModel(model, X_test)
    y_pred = predict(trainedModel, X_test);
end

% 步骤5：SHAP值计算（基于LIME近似）
function shapValues = computeSHAP(model, X_test, numSamples)
    % 使用LIME（局部线性解释）近似SHAP值
    % 需要安装SHAPley值计算工具箱或自定义函数
    % 假设使用第三方工具箱（例如：SHAP-Matlab）
    
    % 生成扰动样本
    perturbedX = generatePerturbedSamples(X_test, numSamples);
    
    % 预测基线和扰动样本的输出
    baseline = predict(model, X_test(1,:));
    perturbedY = predict(model, perturbedX);
    
    % 计算LIME解释（近似SHAP）
    [shapValues, _] = limeExplanation(baseline, perturbedY, perturbedX);
end

% 步骤6：主函数示例
clear; close all; clc;

% 示例数据生成（假设多变量时间序列）
N = 1000; % 样本数
T = 50; % 时间步长
F = 5; % 特征数
data = randn(N, T, F);
y = sum(data, 3); % 假设输出为特征求和（示例）

% 超参数配置
windowSize = 10; % 滑动窗口大小
numHeads = 4;
hiddenSize = 128;
numLayers = 2;

% 数据预处理
[X_train, y_train, X_test, y_test] = prepareData(data, windowSize);

% 构建模型
model = buildModel(F*windowSize, numHeads, hiddenSize, numLayers);

% 训练模型
trainedModel = trainModel(model, X_train, y_train, []);

% 预测
y_pred = predictModel(trainedModel, X_test);

% 评估（示例：MSE）
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
disp(['预测MSE：', num2str(mse)]);

% 计算SHAP值（示例：计算前10个样本）
numSamples = 100; % 扰动样本数量
shapValues = computeSHAP(trainedModel, X_test(1:10,:), numSamples);

% 可视化SHAP值（示例：特征重要性热力图）
% 假设shapValues为N x F矩阵，表示每个特征的SHAP值
heatmap(shapValues, 'Colormap', 'jet');
title('SHAP特征重要性热力图');

% 保存模型（可选）
save('TransformerLSTMModel.mat', 'trainedModel');

% 加载模型（示例）
% loadedModel = load('TransformerLSTMModel.mat');
% loadedModel.trainedModel;

关键部分解释：

1. 数据预处理：
   • 假设输入数据为三维数组 [N_samples x T_steps x N_features]，输出 y 为单变量时间序列。
   • 使用滑动窗口将数据转换为固定长度的输入序列，便于模型处理。
   • 数据归一化（Min-Max归一化到[0,1]）以加速模型收敛。
2. 模型构建：
   • 使用 layerGraph 构建深度学习模型，包含 Transformer 编码器层、LSTM 层和全连接层。
   • Transformer 编码器层需要指定头数（numHeads）和隐藏层大小（hiddenSize）。
   • LSTM 层接收 Transformer 输出并建模时序依赖。
3. SHAP值计算：
   • 由于Matlab的SHAP工具箱可能有限，这里使用LIME（局部线性解释）作为近似。
   • 生成扰动样本，通过比较基线和扰动样本的预测差异来计算特征贡献。
   • 需要安装第三方SHAP工具箱（如SHAP-Matlab）或自定义LIME函数。
4. 注意事项：
   • 代码中的 limeExplanation 函数需要自行实现或依赖外部工具箱。
   • Transformer层可能依赖Deep Learning Toolbox中的 transformerEncoderLayer，需确认版本支持。
   • 数据格式需要与模型输入层匹配，例如Transformer可能要求输入为 [批次大小 x 序列长度 x 特征数]。

可能的问题与优化：

• Transformer实现细节：Matlab中的Transformer层可能不如Python灵活，需确认输入格式和参数设置。
• SHAP计算效率：LIME近似可能较慢，可尝试优化采样策略或使用更高效的SHAP算法（如TreeSHAP）。
• 模型性能：调整超参数（如学习率、层数）或优化训练过程（如早停、正则化）。