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🔥 内容介绍

一、开篇引入：分类预测的需求与模型黑箱困境

在人工智能与机器学习领域，分类预测任务广泛应用于金融风控（如客户信用等级分类）、医疗诊断（如疾病类型判定）、工业质检（如产品缺陷分类）等关键场景。精准的分类预测不仅能为决策提供数据支撑，更能降低风险、提升效率。随着深度学习技术的发展，复杂模型如 Transformer、LSTM 等在分类任务中展现出卓越性能，但 “黑箱” 特性却成为其在高可靠性要求领域落地的重要障碍 —— 模型能输出分类结果，却无法解释 “为何得出该结果”，一旦预测失误，难以追溯原因，也难以获得用户信任。

当前，单一深度学习模型在分类预测中存在明显局限：Transformer 基于自注意力机制，擅长捕捉长距离特征关联，但对时序数据的动态演化规律建模不足；BiLSTM（双向长短期记忆网络）虽能有效处理时序信息，捕捉前后向依赖关系，却在长序列全局特征提取上效率较低。因此，研究者提出Transformer-BiLSTM 组合模型，结合两者优势，既通过 Transformer 挖掘全局特征关联，又借助 BiLSTM 捕捉时序动态特征，进一步提升分类预测精度。

然而，组合模型的复杂性加剧了 “黑箱” 问题。为解决这一困境，本文引入SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法—— 基于博弈论中的 Shapley 值，量化每个特征对分类结果的贡献度，从全局和局部两个视角解释模型预测过程，打破黑箱限制，为 Transformer-BiLSTM 组合模型的可靠性与可解释性提供有力支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  读取数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%% 划分训练集和测试集%

P_train = res(1: 250, 1: 12)';

T_train = res(1: 250, 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(251: end, 1: 12)';

T_test = res(251: end, 13)';

N = size(P_test, 2);

num_dim = size(P_train, 1);               % 特征维度

num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）                              % 类别数（Excel最后一列放类别）

%%  数据转置

% P_train = P_train'; P_test = P_test';

% T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数

M = size(P_train, 2);

N = size(P_test , 2);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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