href="https://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/19620471"

title="发布于

aria-level="2">GA-TCN-Transformer组合模型回归+SHAP分析+新材料预测+多输出！

深度学习可解释分析MATLAB代码

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d="M5,0

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0)">

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一、研究背景

该代码面向回归预测任务，结合了TCN（时间卷积网络）

Transformer的优势，并引入遗传算法（GA）进行超参数优化，旨在提升模型在困难数据中的预测精度与泛化能力。

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id="_9">二、核心效果

1. 数据预处理：归一化、训练集/测试集划分。

2. 超参数优化：使用

   TCN

   注意力头数。

3. 模型构建与训练：构建

   TCN-Transformer

   混合网络并进行训练。

4. 预测与评估：对训练集和测试集进行预测，计算

   RMSE、R²、MAE

   等指标。

5. 结果可视化：包括优化过程曲线、预测对比图、拟合图、雷达图、误差分析图等。

6. 新数据预测：拥护导入新数据进行预测并保存结果。

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三、算法步骤

1. 导入材料并归一化。

2. 划分训练集与测试集（可选是否打乱样本）。

3. 定义

   优化目标函数，优化

   网络。

4. 训练网络并评估性能。

5. 进行预测并反归一化。

6. 计算多项评估指标并可视化对比。

7. 对新数据进行预测并输出结果。

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id="_31">四、工艺路线

• 数据流：原始数据

  归一化

  评估。

• 模型结构：

  • TCN

  全连接输出。

优化方法：遗传算法（GA）用于超参数搜索，目标函数为

RMSE。

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五、公式原理（简要）

• TCN：利用因果卷积确保时序因果性，膨胀卷积扩大感受野。

• Transformer：自注意力机制捕捉全局依赖关系。

• GA：模拟自然选择过程，通过选择、交叉、变异寻找最优解。

• 评估指标：

  • RMSE

  class="katex-mathml">1n∑i=1n(yi−y^i)2\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i

  class="base">

  mtight">n

  class=""

  mtight">1

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

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  class="mclose

  nulldelimiter">

  class="mspace"

  mtight">1

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  mtight">n

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  class="mord">

  mtight">i

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  class="vlist"

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  class="mord">^

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

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  class="vlist-t

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mclose">

  mtight">2

  class=""

  H1013.1s-83.4,268,-264.1,840c-180.7,572,-277,876.3,-289,913c-4.7,4.7,-12.7,7,-24,7

  s-12,0,-12,0c-1.3,-3.3,-3.7,-11.7,-7,-25c-35.3,-125.3,-106.7,-373.3,-214,-744

  c-10,12,-21,25,-33,39s-32,39,-32,39c-6,-5.3,-15,-14,-27,-26s25,-30,25,-30

  c26.7,-32.7,52,-63,76,-91s52,-60,52,-60s208,722,208,722

  c56,-175.3,126.3,-397.3,211,-666c84.7,-268.7,153.8,-488.2,207.5,-658.5

  c53.7,-170.3,84.5,-266.8,92.5,-289.5z

  M1001

  80h400000v40h-400000z">

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

• R²

  class="katex-mathml">1−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)21

  \frac{\sum(y_i

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mbin

  mtight">ˉ

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mclose

  mtight">2

  class=""

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mbin

  mtight">^

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="vlist-t

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mclose

  mtight">2

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mclose

  nulldelimiter">

• MAE

  class="katex-mathml">1n∑∣yi−y^i∣\frac{1}{n}\sum|y_i

  class="base">

  mtight">n

  class=""

  mtight">1

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mclose

  nulldelimiter">

  class="mspace"

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mspace"

  class="mord">^

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="vlist-t

  mtight">i

  class="vlist-s">​

  class="vlist"

  class="">

  class="mord">∣

---

id="_51">六、参数设定

• GA参数：种群数

  N=8，迭代次数

  Max_iteration=5。

• TCN参数范围：

  • 卷积核数：

    class="katex-mathml">232^3

    class="base">

    mtight">3

    class="katex-mathml">272^7

    class="base">

    mtight">7（8~128）

  • 卷积核大小：3~9
  • 丢弃率：0.001~0.5
  • TCN层数：2~5

• Transformer参数范围：注意力头数

  2~6。

• 训练参数：Adam优化器，初始学习率

  0.01，最大迭代

  轮。

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七、运行环境

• 平台：MATLAB2024b（需安装深度学习工具箱、优化工具箱）。

---

id="_69">八、应用场景

• 风速预测
• 交通流量预测
• 股票价格预测
• 电力负荷预测
• 工业过程参数预测

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