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. 算法步骤加载数据与归一化读取回归数据.xlsx将输入特征 X5 维和输出 Y2 维分别归一化到 [0,1]。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。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。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。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heads1的对比结果。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。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。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(QKTdkmask)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RMSE1n∑i1n(yi−y^i)2\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2}n1​∑i1n​(yi​−y^​i​)2​R²1−∑(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​MAE1n∑∣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. 参数设定参数值说明种群规模pop10遗传算法个体数最大迭代Max_iter10GA 进化代数注意力头数范围[2, 20]整数搜索空间交叉概率pc0.8GA 交叉率变异概率pm0.05GA 变异率混沌映射类型label1Tent 映射初始化种群优化阶段训练轮数200适应度函数中的MaxEpochs最终模型训练轮数500优化后网络的训练轮数初始学习率0.01Adam 优化器学习率学习率衰减piecewise每 200 轮优化/ 150 轮GA 内乘 0.1序列最大长度128maxPosition通道数头数 × 4数据集划分训练 80%测试 20%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。完整代码私信回复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