效果一覽

TCN+Transformer+SE注意力機制多分類模型 + SHAP特征重要性分析

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TCN（時序卷積網絡）的原理與應用

1. 核心機制

• 因果卷積：確保時刻 $t$ 的輸出僅依賴 $t?1$ 及之前的數據，避免未來信息泄露，嚴格保持時序因果性 。
• 空洞卷積：通過指數膨脹率（如 $2^k$）擴大感受野，小卷積核即可捕獲長距離依賴（如 $k=4$ 時感受野達16）。
• 殘差連接：解決深層網絡梯度消失問題，公式為 $Output=Activation(x+F(x))$，其中 $F(x)$ 為卷積操作 。
  

2. 數學表示

給定輸入序列 $x$ 和卷積核 $w$，卷積輸出為：
$$y_i=f(x_i?w)$$

其中 $f(?)$ 為ReLU等激活函數，$x_i$ 為第 $i$ 個時序點 。

3. 多分類任務優勢

• 并行計算：一維卷積支持高并發，訓練速度顯著優于RNN 。
• 長時序建模：在電價預測、負荷預測等任務中，TCN對長距離依賴的捕捉精度比CNN提升8%-15% 。

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Transformer的全局依賴建模

1. 自注意力機制

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

  其中 $Q,K,V$ 為查詢、鍵、值矩陣，$d_k$ 為維度縮放因子 。

• 多頭注意力：并行執行多組注意力，融合不同子空間特征，增強表達能力 。
  

2. 位置編碼

注入時序信息的位置編碼公式：
$$P{E}_{(pos,2i)}=\sin (pos/10000^{2i/d}),P{E}_{(pos,2i+1)}=\cos (pos/10000^{2i/d})$$

確保模型感知序列順序 。

3. 編碼器結構

• 輸入 → 嵌入層 + 位置編碼 → $N\times$（多頭注意力 + 前饋網絡）→ 輸出
• 每層含殘差連接（Add）與層歸一化（Norm），加速收斂 。

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SE注意力機制的特征動態加權

1. 工作流程

• 壓縮（Squeeze） ：全局平均池化壓縮空間維度，通道 $c$ 輸出 $z_c=\frac{1}{H\times W}{\sum }_{i=1}^H{\sum }_{j=1}^W{x}_c(i,j)$ 。

• 激勵（Excitation） ：全連接層學習通道權重：
  $$s=\sigma (W_2\delta (W_{1}z))$$

  其中 $\delta$ 為ReLU，$\sigma$ 為Sigmoid，$W_1,W_2$ 為可學習參數 。

• 縮放（Scale） ：特征圖按權重縮放：${\tilde{x}}_c=s_c?x_c$ 。

2. 分類任務價值

• 在鋰電池SOC估計中，SE模塊使關鍵通道權重提升30%，誤差降低12% 。
• 抑制噪聲通道，增強判別性特征（如圖像融合任務）。

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多分類模型融合架構設計

1. 整體架構（TCN + Transformer + SE）

graph LR
A[輸入序列] --> B(TCN層：局部特征提取)
B --> C[SE模塊：通道加權]
C --> D(Transformer編碼器：全局依賴建模)
D --> E[全局平均池化]
E --> F[Softmax分類層]

2. 關鍵設計細節

• TCN層配置：
  • 堆疊4-8個殘差塊，每塊含空洞卷積（膨脹率 $2^k$）和因果卷積 。
  • 輸出維度與Transformer輸入對齊（如256維）。
• SE模塊插入位置：
  • 在TCN每個殘差塊后添加，動態調整卷積特征通道 。
• Transformer優化：
  • 僅用編碼器，層數 $N=4$，頭數 $h=8$，前饋網絡維度 $d_{ff}=512$ 。
    

3. 分類層

• 全局平均池化 → 全連接層 → Softmax輸出多分類概率：
  $$P(y_i|x)=\frac{e^{W_i^{T}x+b_i}}{{\sum }_{j=1}^K{e}^{W_j^{T}x+b_j}}$$

  其中 $K$ 為類別數 。
  

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SHAP特征重要性分析

1. SHAP原理

• Shapley值計算：
  特征 $j$ 的SHAP值 ${?}_j$ 為所有特征子集 $S$ 的邊際貢獻加權平均：
  ? 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)) ?j?=S?F?{j}∑?∣F∣!∣S∣!(∣F∣?∣S∣?1)!?(v(S∪{j})?v(S))

  其中 $F$ 為特征全集，$v$ 為模型輸出函數 。

• 深度學習適配：
  通過梯度積分（Integrated Gradients）或DeepSHAP算法逼近復雜模型 。

2. 實施步驟

1. 模型訓練：完成TCN-Transformer-SE模型訓練并保存。

2. SHAP值計算：

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

3. 可視化分析：

   • 摘要圖（Summary Plot） ：特征全局重要性排序 。
   • 依賴圖（Dependence Plot） ：分析特征交互效應（如IRI_0與Pt_A的負相關）。
   • 樣本決策圖：解釋單樣本預測（如錯分樣本歸因）。

3. 多分類場景應用

• 按類別分析：對每個類別獨立計算SHAP值，識別類別敏感特征 。
• 關鍵發現示例：
  • 在航空發動機RUL預測中，前5個特征的SHAP貢獻占比87.25% 。
  • 高初始IRI值（IRI_0）正相關于路面退化速度（SHAP值>0.3）。

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結論

TCN-Transformer-SE模型通過局部卷積+全局注意力+動態特征加權的三級架構，顯著提升長時序多分類任務的精度。結合SHAP可解釋性分析，既可量化特征貢獻（如通道權重、時間點重要性），又能指導模型優化（如冗余特征剔除）。該架構在電力、交通、金融等領域具廣泛應用潛力，未來可探索輕量化部署與實時預測場景。
支持多類別分類任務，適用于光譜分類、表格數據分類、時間序列分類等場景。
可自定義類別數量
輸出訓練損失和準確率，并評估訓練集和測試集的準確率，精確率，召回率，f1分數，繪制roc曲線，混淆矩陣
結合SHAP（Shapley Additive exPlanations），直觀展示每個特征對分類結果的影響！
包括蜂巢圖，重要性圖，單特征力圖，決策圖，熱圖，瀑布圖等