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效果一览

TCN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析

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TCN（时序卷积网络）的原理与应用

1. 核心机制

• 因果卷积：确保时刻 $t$ 的输出仅依赖 $t-1$ 及之前的数据，避免未来信息泄露，严格保持时序因果性 。
• 空洞卷积：通过指数膨胀率（如 $2^k$）扩大感受野，小卷积核即可捕获长距离依赖（如 $k=4$ 时感受野达16）。
• 残差连接：解决深层网络梯度消失问题，公式为 $Output=Activation(x+F(x))$，其中 $F(x)$ 为卷积操作 。
  

2. 数学表示

给定输入序列 $x$ 和卷积核 $w$，卷积输出为：
$$y_i=f(x_i\cdot w)$$

其中 $f(\cdot )$ 为ReLU等激活函数，$x_i$ 为第 $i$ 个时序点 。

3. 多分类任务优势

• 并行计算：一维卷积支持高并发，训练速度显著优于RNN 。
• 长时序建模：在电价预测、负荷预测等任务中，TCN对长距离依赖的捕捉精度比CNN提升8%-15% 。

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Transformer的全局依赖建模

1. 自注意力机制

• 核心公式：
  $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

  其中 $Q,K,V$ 为查询、键、值矩阵，$d_k$ 为维度缩放因子 。

• 多头注意力：并行执行多组注意力，融合不同子空间特征，增强表达能力 。
  

2. 位置编码

注入时序信息的位置编码公式：
$$P{E}_{(pos,2i)}=\sin (pos/10000^{2i/d}),P{E}_{(pos,2i+1)}=\cos (pos/10000^{2i/d})$$

确保模型感知序列顺序 。

3. 编码器结构

• 输入 → 嵌入层 + 位置编码 → $N\times$（多头注意力 + 前馈网络）→ 输出
• 每层含残差连接（Add）与层归一化（Norm），加速收敛 。

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SE注意力机制的特征动态加权

1. 工作流程

• 压缩（Squeeze） ：全局平均池化压缩空间维度，通道 $c$ 输出 $z_c=\frac{1}{H\times W}{\sum }_{i=1}^H{\sum }_{j=1}^W{x}_c(i,j)$ 。

• 激励（Excitation） ：全连接层学习通道权重：
  $$s=\sigma (W_2\delta (W_{1}z))$$

  其中 $\delta$ 为ReLU，$\sigma$ 为Sigmoid，$W_1,W_2$ 为可学习参数 。

• 缩放（Scale） ：特征图按权重缩放：${\tilde{x}}_c=s_c\cdot x_c$ 。

2. 分类任务价值

• 在锂电池SOC估计中，SE模块使关键通道权重提升30%，误差降低12% 。
• 抑制噪声通道，增强判别性特征（如图像融合任务）。

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多分类模型融合架构设计

1. 整体架构（TCN + Transformer + SE）

graph LR
A[输入序列] --> B(TCN层：局部特征提取)
B --> C[SE模块：通道加权]
C --> D(Transformer编码器：全局依赖建模)
D --> E[全局平均池化]
E --> F[Softmax分类层]

2. 关键设计细节

• TCN层配置：
  • 堆叠4-8个残差块，每块含空洞卷积（膨胀率 $2^k$）和因果卷积 。
  • 输出维度与Transformer输入对齐（如256维）。
• SE模块插入位置：
  • 在TCN每个残差块后添加，动态调整卷积特征通道 。
• Transformer优化：
  • 仅用编码器，层数 $N=4$，头数 $h=8$，前馈网络维度 $d_{ff}=512$ 。
    

3. 分类层

• 全局平均池化 → 全连接层 → Softmax输出多分类概率：
  $$P(y_i|x)=\frac{e^{W_i^{T}x+b_i}}{{\sum }_{j=1}^K{e}^{W_j^{T}x+b_j}}$$

  其中 $K$ 为类别数 。
  

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SHAP特征重要性分析

1. SHAP原理

• Shapley值计算：
  特征 $j$ 的SHAP值 ${\varphi }_j$ 为所有特征子集 $S$ 的边际贡献加权平均：
  ϕ j = ∑ S ⊆ F ∖ { j } ∣ S ∣ ! ( ∣ F ∣ − ∣ S ∣ − 1 ) ! ∣ F ∣ ! ( v ( S ∪ { j } ) − v ( S ) ) \phi_j = \sum_{S \subseteq F \setminus \{j\}} \frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!} (v(S \cup \{j\}) - v(S)) ϕj​=S⊆F∖{j}∑​∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!​(v(S∪{j})−v(S))

  其中 $F$ 为特征全集，$v$ 为模型输出函数 。

• 深度学习适配：
  通过梯度积分（Integrated Gradients）或DeepSHAP算法逼近复杂模型 。

2. 实施步骤

1. 模型训练：完成TCN-Transformer-SE模型训练并保存。

2. SHAP值计算：

   import shap
   explainer = shap.DeepExplainer(model, background_data)
   shap_values = explainer.shap_values(test_data)
   

3. 可视化分析：

   • 摘要图（Summary Plot） ：特征全局重要性排序 。
   • 依赖图（Dependence Plot） ：分析特征交互效应（如IRI_0与Pt_A的负相关）。
   • 样本决策图：解释单样本预测（如错分样本归因）。

3. 多分类场景应用

• 按类别分析：对每个类别独立计算SHAP值，识别类别敏感特征 。
• 关键发现示例：
  • 在航空发动机RUL预测中，前5个特征的SHAP贡献占比87.25% 。
  • 高初始IRI值（IRI_0）正相关于路面退化速度（SHAP值>0.3）。

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结论

TCN-Transformer-SE模型通过局部卷积+全局注意力+动态特征加权的三级架构，显著提升长时序多分类任务的精度。结合SHAP可解释性分析，既可量化特征贡献（如通道权重、时间点重要性），又能指导模型优化（如冗余特征剔除）。该架构在电力、交通、金融等领域具广泛应用潜力，未来可探索轻量化部署与实时预测场景。
支持多类别分类任务，适用于光谱分类、表格数据分类、时间序列分类等场景。
可自定义类别数量
输出训练损失和准确率，并评估训练集和测试集的准确率，精确率，召回率，f1分数，绘制roc曲线，混淆矩阵
结合SHAP（Shapley Additive exPlanations），直观展示每个特征对分类结果的影响！
包括蜂巢图，重要性图，单特征力图，决策图，热图，瀑布图等