PSO-BP粒子群优化BP神经网络回归预测+SHAP分析+PDP部分依赖图，可解释机器学习，Matlab代码
该 MATLAB代码实现了一个基于粒子群优化算法（PSO）优化的BP神经网络（PSO-BP），用于回归预测任务，并进一步进行了模型可解释性分析（SHAP分析 和 PDP图绘制）。以下是详细分析：
一、主要功能
- 数据预处理：导入数据、划分训练集与测试集、归一化处理。
- PSO-BP神经网络建模：
- 使用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值；
- 训练优化后的BP网络并进行预测。
- 模型评估：计算R²、MAE、MAPE、RMSE等指标，绘制误差曲线、预测对比图、拟合图等。
- 可解释性分析：
- 计算SHAP值分析特征重要性；
- 绘制部分依赖图（PDP）分析特征对输出的影响。
二、算法步骤
-
数据准备：
- 从Excel读取数据；
- 随机打乱数据集（可选）；
- 按比例划分训练集和测试集；
- 进行归一化处理（mapminmax）。
-
PSO优化BP神经网络：
- 初始化BP网络结构（1隐藏层，5个节点）；
- 使用PSO算法优化网络初始权值和阈值；
- 迭代更新粒子位置和速度，引入自适应变异；
- 提取最优权值和阈值并赋值给网络。
-
网络训练与预测：
- 使用优化后的网络进行训练；
- 对训练集和测试集进行预测；
- 反归一化得到实际预测值。
-
评估与可视化：
- 计算多种评估指标；
- 绘制误差曲线、预测对比图、拟合图等。
-
可解释性分析：
- 计算SHAP值；
- 绘制SHAP摘要图、特征重要性条形图、特征依赖图；
- 绘制单特征和双特征的部分依赖图（PDP）。
三、技术路线
- 建模方法：BP神经网络 + 粒子群优化（PSO）；
- 优化目标：最小化训练误差；
- 可解释性方法：SHAP值分析 + 部分依赖图（PDP）；
- 可视化工具：MATLAB绘图函数（plot, bar, surf, lsline 等）。
四、参数设定
| 参数 | 值/说明 |
|---|---|
| 训练集比例 | 70% |
| 隐藏层节点数 | 5 |
| 最大迭代次数（BP） | 1000 |
| 学习率（BP） | 0.01 |
| PSO种群大小 | 5 |
| PSO最大迭代次数 | 50 |
| 学习因子 c1, c2 | 4.494 |
| 速度范围 | [-1, 1] |
| 位置范围 | [-1, 1] |
| 自适应变异概率 | 15% |
五、运行环境
- 软件：MATLAB2020（需安装 Neural Network Toolbox）；
- 数据格式：Excel文件（
data.xlsx），最后一列为输出变量。
六、应用场景
该模型适用于：
- 回归预测问题：如房价预测、销量预测、电力负荷预测等；
- 需要模型可解释性的场景：如特征重要性分析、依赖关系可视化；
数据集
运行效果
