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198种组合算法+优化BiLSTM神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！

news 2025/9/26 15:11:40

198种组合算法+优化LSTM神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！

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🧠 主要功能

多输出回归预测：使用BiLSTM网络对多变量回归数据进行预测（2个输出变量）
智能超参数优化：使用SSA算法优化BiLSTM的隐藏层神经元数量和初始学习率
对比分析：比较优化前后BiLSTM模型的预测精度（RMSE、R²、MAE）
可解释性分析：计算SHAP值分析特征重要性
新数据预测：训练完成后可对新数据进行预测

🔗 逻辑关联流程

数据导入 → 归一化 → 划分训练/测试集 → SSA优化BiLSTM超参数 → 训练优化后BiLSTM → 
预测结果 → 与未优化BiLSTM对比 → 指标计算与可视化 → SHAP分析 → 新数据预测

⚙️ 算法步骤详解

1. 数据预处理

从Excel读取5个输入特征，2个输出目标
使用mapminmax归一化到[0,1]区间
可选择是否打乱样本顺序（80%训练，20%测试）

2. 智能优化阶段

优化算法：SSA
优化变量：
- 隐藏层神经元数量：2-20（整数）
- 初始学习率：0.001-0.1
目标函数：BiLSTM在验证集上的RMSE误差
混沌映射：支持9种混沌映射初始化（默认tent映射）

3. BiLSTM模型构建

序列输入层 → BiLSTM层（优化后神经元数） → ReLU激活层 → 全连接层 → 回归层

4. 训练配置

优化器：Adam
最大轮次：500
学习率调度：分段下降（200轮后×0.1）
执行环境：CPU（注释说明CPU更快）

5. 评估与对比

对比模型：相同数据下的未优化BiLSTM
评估指标：RMSE、R²、MAE
可视化：
- 迭代曲线
- 雷达图对比
- 预测值对比曲线
- 误差百分比图
- 回归拟合图

6. 可解释性分析

计算SHAP值分析各输入特征对输出的贡献度

7. 应用阶段

加载新数据并进行预测
结果保存到Excel

🛠 关键技术路线

智能优化+BiLSTM：优化神经网络超参数
多输出回归：单模型同时预测多个目标变量
混沌理论：使用混沌映射提升优化算法多样性
模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
全面可视化：多种图形化结果展示

⚡ 重要参数设定

参数	设置值	说明
种群大小	10	SSA算法种群数量
最大迭代	10	优化迭代次数
隐藏层范围	2-64	BiLSTM神经元数量范围
学习率范围	0.01-0.1	初始学习率范围
训练轮次	500	BiLSTM最大训练轮次
训练比例	80%	训练集占比
混沌映射	Tent映射	种群初始化方法

💻 运行环境要求

软件：MATLAB2020（需要深度学习工具箱）
依赖工具箱：
- OA_ToolBox\ - 智能优化算法工具箱
- spider_plot\ - 雷达图绘制工具箱
数据文件：
- 回归数据.xlsx - 训练数据
- 新的多输入.xlsx - 预测数据

📊 输出结果

数值结果：优化前后各项指标对比表格
图形结果：迭代曲线、雷达图、预测对比图、误差分析图等
模型文件：训练好的BiLSTM网络
预测结果：新数据的预测值保存为Excel文件

完整代码私信198种组合算法+优化BiLSTM神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！

9种映射方法，种群初始值选择,改进智能算法
label=1 对应 tent 映射
label=2 对应 chebyshev 映射
label=3 对应 singer 映射
label=4 对应 logistic 映射
label=5 对应 sine 映射
label=6 对应 circle 映射
label=7 对应立方映射
label=8 对应 Hénon 映射
label=9 对应广义Logistic映射

智能算法包括：
1、PSO 粒子群
2、SSA 麻雀
3、ZOA 斑马
4、WOA 鲸鱼群
5、WSO 白鲨
6、GWO 灰狼
7、GA 遗传算法
8、C_PSO 横向交叉粒子群
9、COA 小龙虾
10、DA 蜻蜓
11、IGWO 改进灰狼
12、SMA 黏菌
13、RIME 雾凇/霜冰
14、NRBO 牛顿-拉夫逊优化算法
15、CPO 冠豪猪
16、DBO 蜣螂
17、E-WOA 改进鲸鱼群
18、FSA 火焰鸟
19、GEO 金鹰
20、GoldSA 黄金正弦
21、LVY 常青藤
22、KOA 开普勒