一、研究背景

TCN（Temporal Convolutional Network） 是一种用于序列建模的卷积神经网络结构，结合了因果卷积、扩张卷积和残差连接，适用于时间序列分类、预测等任务。

本代码实现了TCN在分类任务中的应用，并引入了SHAP（SHapley Additive exPlanations）进行模型可解释性分析，适用于特征重要性评估与模型理解。

二、主要功能

数据预处理：包括数据导入、打乱、划分训练集与测试集、归一化。

TCN模型构建：构建具有残差块、层归一化、空间丢弃层的TCN网络。

模型训练与预测：使用Adam优化器进行训练，并在训练集和测试集上进行预测。

性能评估：计算分类准确率，绘制预测对比图与混淆矩阵。

SHAP分析：对模型进行可解释性分析，计算特征重要性并可视化。

三、算法步骤

导入数据集，统计类别数、特征维度、样本数。

按类别比例划分训练集和测试集。

数据归一化并转换为TCN所需的cell格式。

构建TCN网络结构（输入层、卷积层、残差块、全连接层等）。

设置训练参数并训练模型。

对训练集和测试集进行预测，评估准确率。

进行SHAP分析，计算特征重要性并绘制相关图表。

四、技术路线

开发平台：MATLAB（需支持深度学习工具箱）

网络结构：TCN（因果卷积 + 扩张卷积 + 残差连接 + 层归一化 + Dropout）

优化器：Adam（带学习率衰减）

可解释性方法：SHAP值计算（基于合作博弈理论）

可视化工具：

训练过程图

预测结果对比图

混淆矩阵

SHAP摘要图、条形图、依赖图

七、运行环境

• 软件环境：MATLAB R2020b 及以上（支持深度学习工具箱、混淆矩阵、分类层

https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/157730783?spm=1001.2014.3001.5502

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