MATLAB实现基于SSA-TCN-Transformer-SHAP麻雀搜索算法（SSA）结合TCN-Transformer组合模型和SHAP值分析方法（SHAP）进行多输入多输出回归预测的详细项目实例

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多输入多输出回归预测在复杂工程系统、金融市场分析、能源调度与环境监测等场景中具有极高的实际需求。这类系统通常同时存在多个驱动因素和多个关键响应指标，变量之间存在强烈的耦合关系和显著的时序依赖，并且伴随噪声、非平稳性、维度高、样本量有限等问题。传统线性回归模型或简单的多层前馈神经网络难以同时刻画时间依赖结构和高维非线性映射，往往出现欠拟合、泛化能力不足以及对异常值敏感等现象。为了解决这些问题，近年来时序卷积网络、注意力机制和可解释机器学习技术逐渐成为研究热点。

时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）在长序列建模方面表现出明显优势。与循环神经网络相比，TCN通过因果卷积和扩张卷积结构实现大感受野，在并行计算、高效训练和梯度稳定性方面更具优势。对于多输入多输出回归任务，TCN能够在不同输入变量之间共享卷积核参数，从而捕捉跨变量、跨时间的复杂关联结构。另一方面，Transformer结构中的自注意力机制在序列建模领域已被广泛验证，其通过在序列各位置之间建立全局依赖关系，尤其适合存在远距离依赖的序列。不过，标准Transformer结构的计算复杂度和参数数量较大，并且MATLAB在R2025b版本中仅提供基础注意力层，而不包含高层封装模块，需要通过底层attentionLayer、自注意力层与位置编码层自行搭建。

在实际工程建模中，除预测精度之外，对模型可解释性和参数可理解性的要求也日益提高。对于多输入多输出系统，决策者不仅关心预测值本身，还希望了解每个输入特征对不同输出变量的影响程度、方向以及在不同样本条件下的重要性变化，这对于机理挖掘、控制决策和风险识别极为关键。SHAP（SHapley Additive exPlanations）值分析方法通过博弈论中的夏普利值思想，对每一个特征在每一个样本上的边际贡献进行量化，能够提供局部、全局、稳定的模型解释。与传统的特征重要性指标相比，SHAP强调特征排列组合的公平性，在多输入多输出回归模型中，可以分别对每个输出构建解释视角，给出更加细致的解释维度。

模型性能在很大程度上依赖于关键超参数的合理设置，尤其是TCN的卷积核大小、扩张系数、层数，Transformer部分的注意力头数、嵌入维度、前馈网络宽度等。在高维超参数空间中，人工调参成本高且易陷入局部经验模式。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）作为一种新型群智能优化算法，借鉴麻雀的觅食行为和反捕食行为，通过发现者、加入者和警戒者的协同演化机制，在全局搜索和局部开发之间保持平衡，具备实现高维连续超参数优化的潜力。将SSA用于深度组合模型的超参数寻优，有助于提高模型性能并减少人工试错时间。

针对多输入多输出回归任务，将SSA、TCN、Transformer和SHAP值分析有机融合，可以形成一套集预测性能、稳健性和可解释性于一体的完整解决方案。首先通过TCN结构提取原始多维时序输入的局部和中长距离卷积特征，缓解长序列梯度衰减问题；然后通过基于selfAttentionLayer和positionEmbeddingLayer搭建的Transformer模块，对TCN特征序列执行全局依赖建模和多头注意力特征融合，提升对远距离耦合关系的刻画能力；接着由全连接回归头输出多维预测结果，实现多输入多输出映射；在训练阶段使用SSA对组合模型的关键超参数进行全局优化，选取在验证集上表现最优的模型配置；最后使用基于扰动评估和近似SHAP计算思想的解释模块，对每个输出维度进行特征重要性分析和可视化。

MATLAB R2025b版本在深度学习和可视化方面提供了相对成熟的基础组件，适合作为实现平台。本项目将在R2025b环境中使用dlnetwork自定义网络结构，通过layerGraph构建TCN卷积模块、位置嵌入模块、selfAttentionLayer注意力模块以及多层全连接回归头；训练过程中采用自定义小批量训练循环，结合dlarray、dlfeval和自定义损失函数实现反向传播和参数更新；超参数搜索层面使用SSA实现连续变量的优化，通过在MATLAB中编写向量化的SSA迭代过程，避免与dlnetwork的Learnables更新机制相冲突；解释性方面，采用基于采样扰动加回归逼近的SHAP近似策略，用回归近似模型拟合特征组合与预测输出之间的关系，以接近夏普利值的方式估计每个特征的平均边际贡献。

在整个工程实现中，兼顾R2025b版本的语法变化和兼容性要求。例如可视化部分使用figure和uicontrol进行交互式组件构建而不依赖App Designer中的高层UI控件；绘图时通过在figure或axes上应用colormap(fig, turbo)设置颜色映射，避开对于已废弃属性的调用；避免使用transformerEncoderLayer等在当前版本未提供的高层网络结构，而优先使用attentionLayer和selfAttentionLayer构建自定义注意力模块。针对训练过程，需要注意dlnetwork的Learnables不能通过layerVisitor机制直接更新，而是使用标准的优化器更新方式；dlupdate只能用于网络状态，因此权重更新由自定义SGD或Adam算法完成。

通过上述设计，构建的基于SSA-TCN-Transformer-SHAP的多输入多输出回归预测项目能够在MATLAB R2025b中稳定运行，实现高维时序数据的精确预测与深入解释，并为工程领域和科研领域的复杂系统建模提供可直接落地的实例。

项目目标与意义

精准建模多输入多输出复杂时序关系

核心目标之一是构建一套能够高精度刻画多输入多输出时序系统的建模框架。在众多工程与科学场景中，多个输入变量长期共同作用于多个输出指标，变量间存在强耦合、异步影响和非线性响应。传统的线性回归或简单神经网络往往只考虑独立样本的输入输出映射，对时间依赖性、跨变量耦合和滞后效应的建模能力有限。本项目通过在TCN中使用因果卷积和扩张卷积，将时间维度上的局部和中长距离模式进行层层抽取，再通过Transformer模块中的多头自注意力机制建立全局依赖，让模型能够灵活关注不同时间位置、不同变量间的交互。多输入多输出回归头直接对多个目标进行联合学习，在损失函数中实现整体优化，相比对每个输出单独建模，可以更好刻画输出之间的共性结构。本项目的目标是通过这种结构性设计，在保持训练可行的前提下显著提高预测精度和稳定性，使模型在面对高噪声、部分缺失或分布变化时仍能保持鲁棒表现，为复杂系统的预测控制、预警和规划提供可靠的数据支撑。

实现深度组合模型的智能超参数优化

另一个重要目标是借助麻雀搜索算法实现对TCN-Transformer组合模型关键超参数的智能搜索，避免人工调参的低效和随意性。TCN模块包含卷积核大小、通道数、扩张系数增长策略、残差连接结构等多个敏感参数，Transformer模块也涉及注意力头数、嵌入维度、前馈网络宽度和层数等配置。不同任务场景下，最优超参数组合差异明显，简单依靠经验选择往往难以达到理想性能。通过在MATLAB R2025b中实现SSA，将网络结构中的关键超参数编码为连续变量，并将模型在验证集上的误差作为适应度函数，实现群体搜索与迭代更新。在每一代迭代中，发现者承担全局探索，加入者专注局部开发，警戒者调节群体收缩与发散，从而在超参数空间中逐步逼近性能最优区域。本项目旨在构建完整的SSA调参流程，实现自动、系统、可重复的超参数优化机制，提高组合模型的训练效率，减轻对人工经验的依赖，并为后续在其他数据集或领域迁移提供统一的优化框架。

提供可解释的多输入多输出预测分析

多输入多输出回归模型往往被视为“黑箱”，尤其是加入深度网络和注意力模块之后，难以直观理解每个输入变量在不同输出上的作用。本项目第三个目标是引入SHAP值分析方法，为多输出预测结果提供细粒度、可量化的解释。通过近似计算每个特征对每一输出维度预测的边际贡献，构建局部和全局解释视角，不仅能回答“哪个特征整体更重要”，还可刻画“在这个样本条件下，特征的正负贡献有多大”。对于工程系统而言，通过SHAP分析可以识别对关键性能指标影响最大的输入变量，辅助优化控制策略；对于金融和能源应用，可用于挖掘驱动风险和价格波动的主导因素；对于环境监测和健康评估，则有助于解释模型的风险提示依据。本项目的意义在于将高精度预测与可信解释相结合，打通从数据建模到决策支持的完整链条，提升模型的透明度和可用性。

构建可复用的MATLAB实现范式与工程模板

最后一个目标是形成一套在MATLAB R2025b环境中可复用的工程实现范式，为后续相关项目提供模板。本项目围绕SSA-TCN-Transformer-SHAP组合模型，从数据预处理、网络构建、SSA超参搜索、训练流程设计、SHAP近似计算到可视化呈现，给出完整、细化、模块化的实现路径。网络结构部分基于layerGraph和dlnetwork进行搭建，充分利用attentionLayer、自注意力层和位置嵌入层等基础组件；训练过程采用自定义训练循环和自定义损失函数，与SSA外部优化过程无缝对接；解释部分使用扰动样本生成和近似SHAP计算过程，通过MATLAB脚本化方式实现绘图和结果分析。通过这一过程，将总结在R2025b版本限制条件下构建复杂深度时序模型的关键实现细节和注意事项，为后续研究者在该平台上扩展更多模型结构、引入不同优化算法和解释方法提供参考，并形成具有推广价值的工程模板。

项目挑战及解决方案

多输入多输出时序建模的结构设计与稳定训练

多输入多输出时序回归任务在结构设计上存在多个挑战：首先，多维输入的时间相关性和变量间耦合需要同时建模；其次，多维输出之间往往存在潜在关联，单独训练容易忽略输出变量之间的共享信息；再次，深度结构在长序列上训练易出现梯度消失或爆炸，影响收敛稳定性。TCN通过因果卷积和扩张卷积构建大感受野，在理论上能有效覆盖长序列依赖，但卷积核大小、扩张系数和通道数的配置不合理时，会导致特征提取不足或网络规模过大。Transformer的注意力机制能够在全局范围内捕捉依赖，但其计算复杂度与序列长度平方成比例，对长序列需要进行适当的降维和特征压缩。此外，MATLAB R2025b并未提供现成的Transformer编码器层结构，需要在自定义网络中组合selfAttentionLayer、positionEmbeddingLayer和前馈层，这增加了实现复杂度。

解决方案上，一方面在结构上采用“TCN特征提取 + Transformer全局依赖建模 + 多输出回归头”的分层设计。TCN部分先对原始多输入序列进行降维和局部特征抽取，通过多层扩张卷积逐步扩大感受野，使进入Transformer模块的序列长度适中，减轻注意力计算负担。Transformer模块使用基于selfAttentionLayer构建的多头注意力块，配合位置编码层，保证序列顺序信息的保留与全局交互。在多输出回归头中引入共享隐藏层，让不同输出在前几层共享特征，以捕捉输出之间的共同模式，然后使用独立线性映射得到各输出。另一方面，在训练过程中采用标准化的输入预处理、梯度裁剪和合适的学习率调度策略，减轻梯度爆炸风险。在MATLAB R2025b环境中，通过dlnetwork配合自定义训练循环，手动控制每次前向传播和反向传播过程，结合dlupdate对网络状态进行更新，并使用自实现的Adam或SGD优化器对Learnables参数进行更新，保证训练稳定性。此外，通过在每一层之间添加适当的归一化层和Dropout层，进一步提升模型泛化能力和训练稳定性。

高维超参数空间下的SSA优化与MATLAB集成

SSA用于超参数优化时面临的挑战主要包括：一是超参数空间维度较高且变量类型多样，例如卷积核大小和通道数属于整数、学习率和权重衰减属于连续变量；二是每次适应度评估需要完整训练模型或至少训练若干轮，计算成本较高；三是在MATLAB R2025b中需避免与dlnetwork内部参数更新机制发生冲突，合理安排SSA外层迭代与内层训练过程的调用关系。若SSA的种群规模和迭代次数设置不当，可能出现搜索不足或者训练时间过长的问题。同时，麻雀搜索算法在早期迭代阶段更侧重全局探索，后期更关注局部微调，如果问题编码和边界约束不合理，容易出现个体在无效区域徘徊或收敛过慢。

针对这些难点，解决方案以分层优化和合理编码为核心。首先对超参数进行筛选，只选择对性能影响较大的核心参数纳入SSA优化，如TCN卷积核大小范围、扩张步长增长率、Transformer的注意力头数和嵌入维度、整体学习率和批大小等。将所有超参数映射到连续空间，利用SSA在实数域的搜索特性进行优化，在每次更新后通过取整、裁剪等方式恢复到可行整数或离散值。其次，在适应度计算中采用分阶段训练策略，即每个SSA个体对应的模型仅训练较少的epoch或采用小规模样本子集进行快速评估，通过早期性能作为近似指标，从而大幅降低计算开销。对表现优异的少数个体可以在后期进行更充分的训练，进行精细评估。第三，在MATLAB实现中，SSA作为外层算法负责生成超参数组合，内部通过一个统一的训练函数接收超参数结构体，构建网络和训练过程，使SSA与dlnetwork互不干扰。通过矢量化计算适度加速个体位置更新，并在每轮迭代中记录最优解和历史最优性能，以便最终输出最优模型配置。通过这套设计，保证SSA与MATLAB深度学习框架的平稳集成，实现高维超参数空间的有效搜索。

深度模型的可解释性与SHAP近似实现

深度组合模型结构复杂，参数众多，要在多输入多输出回归场景中给出可靠的解释具有明显挑战。SHAP理论基于特征子集的组合贡献，严格计算需遍历所有特征排列组合，对于特征数量较多的实际任务计算开销极大。此外，MATLAB R2025b并未提供直接的SHAP函数，需要通过扰动样本生成、模型输出评估和回归逼近等方式实现SHAP近似。在多输出情形下，需要分别对每个输出维度计算SHAP值，同时考虑输入特征与输出变量之间多对多的复杂关系。如何在有限计算预算下获得稳定可信的SHAP估计、如何对结果进行可视化展示，以便用户直观理解特征贡献，是本项目解释部分面临的关键问题。

解决方案采用基于采样的近似SHAP方法，并结合MATLAB强大的矩阵运算能力进行加速。具体做法是在选定的背景样本集上，对每一条待解释样本生成一系列特征子集掩码，将特定特征保持原值，其他特征用背景样本中的值替换，形成一系列混合样本，然后输入训练好的SSA-TCN-Transformer模型，记录对应输出结果。通过构建一个线性回归或加权回归模型，将掩码向量作为自变量，预测输出差值作为因变量，回归系数即对应特征的近似SHAP值。为减小计算量，利用随机采样选取有限数量的特征子集，并通过多次重复实验降低方差。对于多输出情况，分别为每个输出维度单独构建回归近似过程，得到一组特征贡献矩阵。最后，将SHAP结果通过条形图、散点图和特征贡献热力图呈现，采用MATLAB的figure、axes和colormap(fig, turbo)进行着色，突出各特征对不同输出在不同样本条件下的贡献方向和大小。通过这种工程实现，将理论上复杂的SHAP计算转换为可执行的近似流程，使深度组合模型的预测结果获得直观、量化的解释，提升模型在工程应用中的可信度和可审查性。

项目模型架构

TCN模块：因果卷积与扩张卷积的时序特征提取

TCN模块作为整个组合模型的首层结构，负责从原始多输入时序数据中抽取多尺度时间特征。其核心思想是使用一维卷积替代循环结构，通过因果卷积保证输出时刻只依赖于当前及过去的输入，从结构上避免信息“泄漏”到未来。扩张卷积则通过在卷积核内部插入间隔，以较少的层数实现指数级扩大的感受野，能够覆盖长时间跨度的依赖关系。具体而言，多输入多输出时序数据可表示为维度为[时间步数 × 输入特征数]的矩阵，在TCN中通过多通道一维卷积对时间维度进行滑动运算，每个卷积核同时看到多个输入特征，实现跨变量的联合特征提取。通过堆叠多层扩张卷积，并在每一层叠加残差连接，可在保持梯度稳定的前提下逐步增加序列的感受野，让深层网络关注长期历史信息。

在MATLAB R2025b中，TCN模块可通过sequenceInputLayer或custom input层结合一维卷积层实现。卷积核大小、扩张率序列和通道数可通过SSA优化获得。每一层TCN块通常包括：一维卷积、归一化层（如batchNormalizationLayer）、非线性激活函数（如ReLU）、可选的Dropout层以及残差连接。残差结构将输入直接加到输出上，使模型容易学习到恒等映射，缓解深层网络的退化问题。在多输入多输出回归场景中，TCN模块输出的是一个在时间维度上压缩后的特征序列或最后时刻的特征向量，为后续的Transformer模块提供信息丰富的特征表示。通过合理设计扩张因子和卷积核大小，可保证在有限层数下覆盖整个历史窗口，从而对长序列中的模式进行充分建模，尤其适用于多变量协同变化的复杂系统。

Transformer模块：自注意力机制与全局依赖建模

在TCN模块输出的基础上，Transformer模块进一步通过自注意力机制捕捉全局范围内的依赖关系，实现对远距离时间步之间交互的建模。自注意力通过构造查询、键和值向量，对每个时间位置计算与其他位置的相似度权重，从而实现信息加权聚合。多头自注意力则通过并行多个注意力头，让模型在不同子空间关注不同方向的相关性。结合位置嵌入向量，使模型在计算注意力时保留序列顺序信息。由于MATLAB R2025b并未提供高层transformerEncoderLayer，需要采用selfAttentionLayer或attentionLayer配合positionEmbeddingLayer自行构建。具体可将TCN输出的特征序列转换成适合注意力输入的格式，经过位置嵌入层添加位置信息，再输入到多头自注意力层，通过残差和归一化结构得到注意力增强后的特征表示。

在自定义Transformer块中，通常包括：一个位置编码层，将固定长度的序列位置映射到嵌入向量，与输入特征进行加和；一个或多个selfAttentionLayer实现多头自注意力；随后是前馈网络层，对注意力输出进行维度变换和非线性映射；每个子层前后加入Layer Normalization和残差连接以保持梯度稳定性。在多输入多输出回归任务中，该模块的目标是从时间维度和特征维度共同挖掘全局结构，使模型在决策时不仅依赖局部卷积特征，还能根据整体上下文对关键时间片和关键变量进行加权关注。通过这种组合，TCN负责近邻和中程模式，Transformer负责远程和全局模式，实现多尺度时序信息的充分融合。

多输出回归头：共享表示与任务特异层

在TCN和Transformer完成特征提取与全局建模之后，需要通过多输出回归头将高维特征映射到目标输出空间。多输出回归头设计成“共享隐藏层 + 独立输出层”的模式，通过在前几层共享特征表示，使不同输出变量在训练过程中共享信息，有助于捕捉它们之间的共性结构和潜在关联。例如部分工业过程中的多个质量指标可能共同依赖于若干隐含工艺状态变量，使用共享隐藏层可以让这些隐含因素通过网络自动学习并为多个输出提供服务。最后一层对每个输出指标使用独立线性映射，以保留各输出的任务特异性。

在实现上，首先对Transformer输出的特征序列进行时间维度聚合，可通过取最后一个时间步的特征、平均池化或最大池化将序列收缩到一个固定长度的特征向量。随后使用若干全连接层和非线性激活函数构建共享隐藏层，尺寸配置可通过SSA优化。最后使用一个全连接层，其输出维度等于输出变量的数量，实现多输出回归。损失函数一般选择多输出均方误差（MSE）的平均或加权和形式，将各输出的误差综合为一个训练目标。在MATLAB中，通过regressionLayer或自定义MSE损失实现该目标，并在自定义训练循环中计算损失与梯度。在这种设计下，多输出回归头不仅能保证预测精度，还能通过共享层的学习提高模型在数据稀疏、输出噪声较大的情况下的泛化性能。

SSA超参数优化模块：群智能搜索与训练流程对接

SSA模块作为外层优化器，通过模拟麻雀群体中的发现者、加入者和警戒者行为，对TCN和Transformer组合模型的关键超参数进行搜索。在编码上，将卷积核大小、扩张系数、通道数、注意力头数、嵌入维度、学习率等参数统一映射为一个实数向量，作为麻雀个体的位置。初始种群在指定上下界内随机生成，通过适应度函数评估每个个体的性能。适应度函数调用内部的模型构建与训练脚本，在有限epoch和样本子集上训练模型，并在验证集上计算多输出MSE或其他综合指标。

每次迭代中，选取适应度较高的一部分个体作为发现者，其位置更新将优先朝着全局最优方向移动，对超参数空间进行探索；加入者则围绕发现者进行搜索，重点在局部区域进行细致开发；警戒者根据群体的安全级别调整位置，避免陷入局部最优。通过这一机制，SSA在全局搜索能力与局部开发能力之间取得平衡。在MATLAB R2025b中，SSA迭代过程需要注意计算效率，通过矩阵运算更新个体位置，避免过多的循环结构，适应度计算过程中尽量复用数据及网络构建模板。所有迭代结束后，选取适应度最优个体对应的超参数组合作为最终模型配置，再在完整训练集上进行充分训练，得到最终用于预测和SHAP解释的SSA-TCN-Transformer模型。

SHAP解释模块：采样扰动与贡献度估计

SHAP解释模块位于训练完成之后，其任务是为多输入多输出模型的预测结果提供特征贡献分析。在工程实现中，采用基于采样扰动和线性回归逼近的SHAP近似方法。首先从训练集中选取若干背景样本，用于构建特征缺失时的替代值分布；然后对每个待解释样本，随机生成一定数量的特征子集掩码向量，对于每一个掩码，将被选中的特征保留该样本的真实值，未选中的特征替换为背景样本中的值，从而生成若干混合样本。将这些混合样本输入SSA-TCN-Transformer模型，得到相应预测输出。将掩码向量作为解释模型的输入，将预测输出与背景预测均值的差值作为目标，通过线性回归或加权回归拟合掩码与输出差值之间的关系，其回归系数即为特征的近似SHAP值。

多输出情形下，对每个输出维度单独构建回归模型，得到特征对不同输出的贡献矩阵。通过多次重复采样和拟合，可以减小随机性，提高SHAP估计的稳定性。最后使用MATLAB绘图功能将SHAP分析结果可视化：例如使用条形图展示全局平均绝对SHAP值，表示每个特征对某一输出整体的重要性；使用散点图展示不同样本中SHAP值随特征取值的变化，揭示非线性影响模式；使用合成图展示多个输出的SHAP矩阵，分析某些输入特征对不同目标指标贡献方向是否一致，从而帮助理解系统内部机理。通过这一模块，深度组合模型的预测逻辑可以被分解到特征层面，为决策提供透明、可追溯的依据。

项目模型描述及代码示例

数据加载与预处理示例
clear; clc; close all; % 清空工作区、命令行和图窗，确保实验环境干净
rng(2025); % 固定随机数种子，保证SSA搜索和训练过程具有可重复性
numSamples = 1500; % 设置样本总数，这里构造一个包含1500个时间点的示例数据集
numFeatures = 4; % 设置输入特征数量，用于模拟多输入场景
numOutputs = 3; % 设置输出变量数量，用于模拟多输出回归任务
t = (1:numSamples)'; % 构造时间索引向量，用于生成具有趋势和周期性的模拟数据
Xraw = zeros(numSamples,numFeatures); % 预分配输入数据矩阵，提高后续赋值效率
Xraw(:,1) = sin(2*pi*t/50) + 0.1*randn(numSamples,1); % 第一维输入：带噪声的正弦周期信号
Xraw(:,2) = 0.01*t + 0.2*randn(numSamples,1); % 第二维输入：带噪声的线性上升趋势信号
Xraw(:,3) = cos(2*pi*t/80) + 0.05*randn(numSamples,1); % 第三维输入：带噪声的余弦周期信号
Xraw(:,4) = 0.5*randn(numSamples,1); % 第四维输入：纯噪声信号，用于模拟干扰因素
% 构造多输出目标，结合多个输入形成复杂非线性与滞后关系
Yraw = zeros(numSamples,numOutputs); % 预分配输出矩阵，存放多输出回归目标
Yraw(:,1) = 0.6*Xraw(:,1) + 0.3*Xraw(:,2) - 0.2*Xraw(:,3) + 0.05*randn(numSamples,1); % 第一输出：线性组合加噪声，模拟某指标
Yraw(:,2) = 0.4*Xraw(:,1).^2 + 0.2*Xraw(:,2) + 0.3*Xraw(:,4) + 0.1*randn(numSamples,1); % 第二输出：包含平方项的非线性组合
Yraw(:,3) = 0.5*sin(Xraw(:,1)+Xraw(:,3)) + 0.2*Xraw(:,2) - 0.1*Xraw(:,4) + 0.1*randn(numSamples,1); % 第三输出：非线性正弦组合模拟复杂响应
seqLen = 30; % 设置时序窗口长度，表示采用过去30个时间步输入预测当前输出
numSeq = numSamples - seqLen + 1; % 计算可滑动得到的序列样本数
Xseq = zeros(seqLen,numFeatures,numSeq); % 预分配三维数组存放输入序列：[时间步×特征×样本数]
Yseq = zeros(numOutputs,numSeq); % 预分配矩阵存放对应输出：[输出维度×样本数]
for i = 1:numSeq % 遍历每一个滑动窗口位置，构造序列样本
    Xseq(:,:,i) = Xraw(i:i+seqLen-1,:); % 第i个样本的输入序列由当前窗口的连续时间步组成
    Yseq(:,i) = Yraw(i+seqLen-1,:).'; % 第i个样本的输出取窗口最后一个时刻的多输出值
end % 完成滑动窗口构造，用于后续TCN与Transformer建模
muX = mean(reshape(Xseq,seqLen*numFeatures,numSeq),2); % 计算输入序列在所有时间和样本维度上的均值，用于标准化
sigmaX = std(reshape(Xseq,seqLen*numFeatures,numSeq),0,2) + 1e-6; % 计算输入标准差并加上极小量防止除零
for i = 1:numSeq % 遍历样本，对每个样本的整个序列进行标准化
    tmp = reshape(Xseq(:,:,i),seqLen*numFeatures,1); % 将单个样本的序列展开为列向量，以便逐元素标准化
    tmp = (tmp - muX)./sigmaX; % 对该样本的所有时间和特征进行标准化，消除量纲差异
    Xseq(:,:,i) = reshape(tmp,seqLen,numFeatures); % 将标准化后的向量还原为时间×特征形状，便于送入TCN
end % 完成输入序列标准化，改善网络训练收敛性
perm = randperm(numSeq); % 生成随机排列索引，用于打乱样本顺序
Xseq = Xseq(:,:,perm); % 按随机索引打乱输入序列顺序，减少训练偏差
Yseq = Yseq(:,perm); % 同样打乱输出顺序，保持输入输出对应关系不变
numTrain = floor(0.7*numSeq); % 设置70%样本为训练集，提高模型学习能力
numVal = floor(0.15*numSeq); % 设置15%样本为验证集，用于SSA评估与早停等
idxTrain = 1:numTrain; % 训练集样本索引区间
idxVal = numTrain+1:numTrain+numVal; % 验证集样本索引区间
idxTest = numTrain+numVal+1:numSeq; % 测试集样本索引区间，用于最终性能评估
XTrain = Xseq(:,:,idxTrain); % 提取训练集输入序列
YTrain = Yseq(:,idxTrain); % 提取训练集输出标签
XVal = Xseq(:,:,idxVal); % 提取验证集输入序列
YVal = Yseq(:,idxVal); % 提取验证集输出标签
XTest = Xseq(:,:,idxTest); % 提取测试集输入序列
YTest = Yseq(:,idxTest); % 提取测试集输出标签
TCN模块构建与参数说明示例
tcnNumFilters = 32; % 设置TCN中卷积通道数，决定每层提取的特征维度
tcnKernelSize = 3; % 设置卷积核大小，控制局部感受野范围
tcnNumBlocks = 3; % 设置TCN残差块数量，通过多块堆叠扩大感受野
tcnDilationBase = 2; % 设置扩张基数，每个块的扩张率按指数增长
inputLayer = sequenceInputLayer(numFeatures,'Name','input'); % 定义序列输入层，输入特征维度为numFeatures
layersTCN = [inputLayer]; % 初始化层数组，将输入层作为TCN结构起点
for b = 1:tcnNumBlocks % 逐个构建TCN残差块，实现多尺度扩张卷积
    dilationFactor = tcnDilationBase^(b-1); % 当前块的扩张系数，按指数方式递增
    conv1 = convolution1dLayer(tcnKernelSize,tcnNumFilters, ... % 定义第一个一维卷积层，指定卷积核大小与输出通道数
        'Padding','causal','DilationFactor',dilationFactor, ... % 使用因果卷积并设置扩张系数保证时间因果性
        'Name',sprintf('tcn_conv1_b%d',b)); % 为卷积层命名，便于后续图结构管理
    bn1 = batchNormalizationLayer('Name',sprintf('tcn_bn1_b%d',b)); % 添加批归一化层，稳定训练并加快收敛
    relu1 = reluLayer('Name',sprintf('tcn_relu1_b%d',b)); % 添加ReLU激活层，增强网络非线性表达能力
    conv2 = convolution1dLayer(tcnKernelSize,tcnNumFilters, ... % 定义第二个一维卷积层，保持与第一层相同通道数
        'Padding','causal','DilationFactor',dilationFactor, ... % 同样采用因果扩张卷积，以实现更大感受野
        'Name',sprintf('tcn_conv2_b%d',b)); % 为第二卷积层命名方便连接
    bn2 = batchNormalizationLayer('Name',sprintf('tcn_bn2_b%d',b)); % 第二个批归一化层，进一步稳定特征分布
    relu2 = reluLayer('Name',sprintf('tcn_relu2_b%d',b)); % 第二个ReLU激活层，为残差输出添加非线性
    layersTCN = [layersTCN; conv1; bn1; relu1; conv2; bn2; relu2]; % 将当前残差块中的所有层依次追加到TCN层数组中
end % 完成所有TCN残差块堆叠，形成初步TCN特征提取部分
Transformer自注意力模块构建示例
embedDim = 32; % 设置Transformer嵌入维度，与TCN输出通道数相匹配
numHeads = 4; % 设置多头自注意力的头数，用于捕捉不同子空间的依赖模式
ffnDim = 64; % 设置前馈网络隐藏层维度，用于提升特征转换能力
posLayer = positionEmbeddingLayer(embedDim,seqLen,'Name','pos_embed'); % 定义位置嵌入层，为每个时间步生成位置向量以保留顺序信息
selfAttLayer = selfAttentionLayer(embedDim,numHeads,'Name','self_att'); % 定义多头自注意力层，输入输出均为嵌入维度
addLayer1 = additionLayer(2,'Name','att_add'); % 定义加法层，用于实现注意力子层的残差连接
normLayer1 = layerNormalizationLayer('Name','att_norm'); % 定义层归一化层，稳定梯度并改进训练
ffnLayer1 = fullyConnectedLayer(ffnDim,'Name','ffn_fc1'); % 定义前馈网络第一全连接层，将维度扩展到ffnDim
ffnAct = reluLayer('Name','ffn_relu'); % 在前馈网络中插入ReLU激活，提升非线性表达能力
ffnLayer2 = fullyConnectedLayer(embedDim,'Name','ffn_fc2'); % 定义前馈网络第二全连接层，将维度映射回embedDim
addLayer2 = additionLayer(2,'Name','ffn_add'); % 定义加法层实现前馈子层的残差连接
normLayer2 = layerNormalizationLayer('Name','ffn_norm'); % 定义层归一化层，用于前馈子层的归一化
多输出回归头构建示例
globalPool = globalAveragePooling1dLayer('Name','global_pool'); % 定义一维全局平均池化层，将序列特征压缩为单一向量
fcShared = fullyConnectedLayer(64,'Name','fc_shared'); % 定义共享全连接层，将嵌入向量映射到64维隐藏表示
reluShared = reluLayer('Name','relu_shared'); % 共享层后接ReLU激活，为多输出提供非线性共享特征
fcOut = fullyConnectedLayer(numOutputs,'Name','fc_out'); % 定义最终全连接层，其输出维度等于多输出回归任务的输出数量
regressionL = regressionLayer('Name','regression_out'); % 定义回归损失层，用于计算多输出均方误差
SSA优化结构编码与适应度函数调用示例
numSparrows = 10; % 设置麻雀种群规模，决定每一代参与搜索的个体数量
maxIter = 5; % 设置SSA最大迭代次数，对于示例减小迭代以缩短运行时间
dim = 4; % 设置超参数维度数量，例如卷积核大小、通道数、嵌入维度与学习率
lb = [2, 16, 16, 1e-4]; % 设置每个超参数的下界，分别对应卷积核、通道数、嵌入维度和学习率下限
ub = [5, 64, 64, 1e-2]; % 设置每个超参数的上界，保证搜索空间合理覆盖可能最优配置
pop = zeros(numSparrows,dim); % 预分配种群位置矩阵，用于存放每个麻雀个体的超参数向量
for i = 1:numSparrows % 初始化每一个麻雀个体
    pop(i,:) = lb + rand(1,dim).*(ub-lb); % 在给定上下界之间随机采样生成初始位置作为超参数组合
end % 完成初始种群构建，为SSA迭代提供起点
fitness = inf(numSparrows,1); % 初始化适应度向量为无穷大，表示尚未评估
for i = 1:numSparrows % 遍历种群，计算每个个体的适应度
    params = pop(i,:); % 取当前麻雀个体对应的超参数连续向量
    fitness(i) = ssa_tcn_transformer_fitness(params,XTrain,YTrain,XVal,YVal,seqLen,numFeatures,numOutputs); % 调用适应度函数，内部构建模型并在验证集上计算误差
end % 完成首代适应度评估，便于后续选出发现者与加入者
 [bestFit,bestIdx] = min(fitness); % 找到当前种群中适应度最小的个体，即性能最优的超参数组合
bestPos = pop(bestIdx,:); % 记录当前全局最优位置，用于引导后续麻雀群更新方向
function f = ssa_tcn_transformer_fitness(params,XTrain,YTrain,XVal,YVal,seqLen,numFeatures,numOutputs) % 定义SSA适应度函数接口，接收超参数与数据分区
% 将连续参数映射为整数或可用超参数
kSize = round(params(1)); % 将第一维参数四舍五入为卷积核大小整数
numFilt = round(params(2)); % 将第二维参数转换为TCN通道数整数
embedDim = round(params(3)); % 将第三维参数转换为Transformer嵌入维度整数
lr = params(4); % 将第四维参数直接作为学习率使用
% 构建简化TCN-Transformer模型
layers = []; % 初始化层数组，示意用，实际应加入TCN与Transformer结构
% 这里省略具体网络拼接，仅示例适应度结构
dlnet = dlnetwork(layerGraph(layers)); % 将层数组转换为层图再构建dlnetwork对象，用于自定义训练
maxEpochs = 2; % 设置适应度评估训练轮数较小，以减少SSA每次评估的计算开销
miniBatchSize = 32; % 设置小批量大小，平衡内存占用与梯度估计精度
for epoch = 1:maxEpochs % 外层循环控制训练轮数
    idx = randperm(size(XTrain,3)); % 对训练样本索引进行随机打乱，提升训练随机性
    for i = 1:miniBatchSize:length(idx) % 按小批量遍历训练样本
        batchIdx = idx(i:min(i+miniBatchSize-1,end)); % 选择当前小批量的索引区间
        Xb = XTrain(:,:,batchIdx); % 提取当前批次输入序列
        Yb = YTrain(:,batchIdx); % 提取当前批次多输出目标
        dlX = dlarray(Xb,'CBT'); % 将输入批次转换为dlarray格式，指定维度标签为通道×批次×时间
        dlY = dlarray(Yb,'CB'); % 将目标批次转换为dlarray格式，指定维度标签为通道×批次
        [gradients,loss] = dlfeval(@modelGradients,dlnet,dlX,dlY); % 调用dlfeval执行前向与反向计算，返回梯度与当前损失
        learnRate = lr; % 使用SSA传入的学习率作为当前训练步长
        dlnet = adamupdate(dlnet,gradients,[],[],epoch,learnRate); % 使用Adam优化器更新网络可训练参数，忽略状态向量简化示例
    end % 完成当前epoch所有小批量的训练更新
end % 完成适应度评估阶段的短期训练
% 在验证集上计算MSE作为适应度
dlXVal = dlarray(XVal,'CBT'); % 将验证集输入转换为dlarray格式
dlYPred = predict(dlnet,dlXVal); % 使用已训练的dlnetwork在验证集上进行前向推理，得到多输出预测
YValPred = gather(extractdata(dlYPred)); % 将dlarray预测结果转换为普通数值矩阵便于计算损失
err = YValPred - YVal; % 计算预测与真实标签之间的误差矩阵
f = mean(err(:).^2); % 计算所有输出与所有样本上的均方误差，作为SSA的适应度值
end % 适应度函数结束，返回用于SSA迭代更新的性能指标
function [gradients,loss] = modelGradients(dlnet,dlX,dlY) % 定义计算梯度与损失的辅助函数
dlYPred = forward(dlnet,dlX); % 前向传播计算网络对当前批次的多输出预测结果
diff = dlYPred - dlY; % 计算预测值与真实值之间的误差
loss = mean(diff.^2,'all'); % 计算当前批次的均方误差作为损失
gradients = dlgradient(loss,dlnet.Learnables); % 对网络所有可学习参数求损失的梯度
end % 辅助函数结束，为训练循环提供梯度与损失
SHAP值近似计算示例
numBg = 50; % 设置背景样本数量，用于构造特征缺失时的参考值分布
bgIdx = randperm(size(XTrain,3),numBg); % 从训练集中随机选择若干样本作为背景样本索引
XBg = XTrain(:,:,bgIdx); % 提取背景样本输入序列集合
numExplain = 10; % 设置需要进行SHAP解释的测试样本数量
expIdx = randperm(size(XTest,3),numExplain); % 从测试集中随机选取若干样本用于解释
XExp = XTest(:,:,expIdx); % 提取待解释样本的输入序列
YExp = YTest(:,expIdx); % 提取待解释样本对应的真实输出
numSamplesShap = 80; % 设置每个样本用于SHAP近似的掩码样本数
numFeatTotal = numFeatures; % 设置特征总数，此处按原始输入特征个数进行解释
shapValues = zeros(numOutputs,numFeatTotal,numExplain); % 预分配三维数组存放每个输出、每个特征在每个样本上的SHAP值
for n = 1:numExplain % 遍历每一个待解释样本
    x0 = XExp(:,:,n); % 取出当前样本的输入序列用于扰动生成
    bgIdxLocal = randi(numBg,numSamplesShap,1); % 为每次掩码采样随机选择一个背景样本索引
    M = randi([0,1],numSamplesShap,numFeatTotal); % 随机生成掩码矩阵，每行代表一次特征子集选择
    Xmix = zeros(seqLen,numFeatures,numSamplesShap); % 预分配混合样本存放数组
    for s = 1:numSamplesShap % 遍历每一个掩码样本，构造混合输入
        m = M(s,:); % 当前掩码行，指示保留或替代的特征位置
        bg = XBg(:,:,bgIdxLocal(s)); % 取出对应的背景样本序列
        xMixSeq = bg; % 以背景序列作为基准样本
        for f = 1:numFeatTotal % 遍历每一个输入特征维度
            if m(f) == 1 % 若掩码指示该特征被选中
                xMixSeq(:,f) = x0(:,f); % 将该特征的整个时间序列替换为当前样本的真实值
            end % 未被选中的特征保持背景样本值
        end % 完成当前掩码下的混合样本构造
        Xmix(:,:,s) = xMixSeq; % 将构造好的混合序列存入样本集合
    end % 完成所有掩码对应的混合样本生成
    dlXmix = dlarray(Xmix,'CBT'); % 将混合样本集合转换为dlarray格式以便前向推理
    dlYmix = predict(dlnet,dlXmix); % 使用已训练的SSA-TCN-Transformer模型计算混合样本的多输出预测
    Ymix = gather(extractdata(dlYmix)); % 将预测结果转换为普通数值矩阵方便后续处理
    % 计算背景均值预测
    dlXBg = dlarray(XBg,'CBT'); % 将背景样本集转换为dlarray格式
    dlYBg = predict(dlnet,dlXBg); % 计算背景样本集的模型预测结果
    YBgMean = mean(gather(extractdata(dlYBg)),3); % 在背景样本维度上取平均，得到每个输出的基线预测
    for o = 1:numOutputs % 对每一个输出维度单独进行SHAP回归近似
        yTarget = squeeze(Ymix(o,:,:)); % 取出当前输出维度在所有混合样本上的预测值
        yTarget = yTarget(:); % 将预测值展开为列向量，作为回归目标
        yBase = YBgMean(o); % 取当前输出维度的背景均值作为基线
        dy = yTarget - yBase; % 计算每个混合样本预测相对基线的增量，作为回归因变量
        Xreg = M; % 将掩码矩阵用作线性回归的自变量，表示特征是否参与
        Xreg = [ones(numSamplesShap,1), Xreg]; % 为线性回归添加偏置项，拟合整体偏移量
        w = Xreg\dy; % 使用最小二乘法估计线性回归系数，相当于求解正规方程
        shapValues(o,:,n) = w(2:end).'; % 将除偏置项外的系数视为当前样本、当前输出下各特征的SHAP近似值
    end % 完成当前样本所有输出维度的SHAP估计
end % 完成所有待解释样本的SHAP值近似计算

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