本代码已经在如下三个全家桶里面更新了！请购买过的同学进行更新下载：

1.单步预测全家桶

2.多步预测全家桶

3.麻雀优化算法全家桶

4.二次分解——创新模型预测全家桶

注意：本次教程只用 LSTM 模型针对往期多特征序列预测进行 SHAP 可视化分析，根据我们提供的代码，可以直接迁移到我们往期其他多特征序列预测的模型上！

5 SHAP 可视化分析 更新范围

该模型已经在如下四个全家桶，和部分高创新模型里面更新，请购买过的同学及时更新下载：

（1） 独家原创 | SCI 1区 高创新预测模型

基于交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型

（2） 独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型

TCN-SENet  +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型

（3）  基于多级注意力机制的并行预测模型

独家首发  | 基于多级注意力机制的并行预测模型

（4）单步预测全家桶

最强更新 | 一次拥有，全面掌握 Python 时间序列预测

下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeUmpxq

（ 5 ）多步预测全家桶

热点创新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步预测模型

下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWYmJps

（6） 麻雀优化算法—创新预测模型全家桶

基于 Python 优化算法的创新预测模型

下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuWlZxr

（7） 二次分解——创新模型预测全家桶

VMD + CEEMDAN 二次分解，TCN-Transformer并行预测模型

下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Wm5xy

有建模需求或论文指导的朋友请关注公众号，联系博主

https://mbd.pub/o/bread/Z5WWmZxr

点击下载：原文完整数据、Python代码

https://mbd.pub/o/bread/Z5WWmZxr

往期精彩内容：

从入门到发文 | 最全时间序列预测集合

高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型

独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型

独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型

独家首发 | 基于多级注意力机制的并行预测模型

独家原创 | CEEMDAN-Transformer-BiLSTM并行 + XGBoost组合预测

超强预测模型 | 回归预测全家桶大更新

涨点创新 | 基于 Informer-LSTM的并行预测模型

免费获取（二）| 风电场风速、电力负荷数据集

独家原创 | 基于 Informer + TCN-SENet的并行预测模型

最强更新 | 一次拥有，全面掌握 Python 时间序列预测

即插即用 | 时间编码+LSTM+全局注意力

半天入门！锂电池剩余寿命预测（Python）

热点创新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步预测模型

暴力涨点！| 基于 Informer+BiGRU-GlobalAttention的并行预测模型

拒绝信息泄露！VMD滚动分解 + Informer-BiLSTM并行预测模型

时间序列预测、分类 | 图神经网络开源代码分享（上）

重大更新！锂电池剩余寿命预测新增 CALCE 数据集

VMD + CEEMDAN 二次分解，TCN-Transformer并行预测模型

END

1. 版权声明：原创不易，转载请注明转自微信公众号[建模先锋]

2. 喜欢的朋友可以点个关注，给文章点个“在看”，分享朋友圈或讨论群

3. 关注微信公众[建模先锋], 回复”变压器“免费获取变压器数据集