SHAP分析+KOA-RIME开普勒结合霜冰算法双重优化BP神经网络+9种映射方法+新数据预测！机器学习可解释分析！

代码主要功能

该Matlab代码实现了一个KOA-RIME开普勒结合霜冰算法双重优化的BP神经网络回归模型，结合特征贡献度分析（SHAP）和新数据预测功能。核心功能包括：

1. 双重参数优化：先用智能算法（以chebyshev映射改进KOA开普勒算法为例）优化隐藏层神经元数量和学习率，再用智能算法（以chebyshev映射改进RIME霜冰算法为例）优化权重/偏置初始值
2. 特征贡献分析：通过SHAP值量化各输入特征对输出的影响
3. 多维度评估：提供RMSE、R²、MAE等指标对比及可视化
4. 一站式流程：数据预处理 → 模型优化 → 训练预测 → 结果解释 → 新数据预测
   其中：代码采用9种映射方法选择种群初始值,改进KOA和RIME智能算法

9种映射方法包括
1.tent 映射
2.chebyshev 映射
3.singer 映射
4.logistic 映射
5.sine 映射
6.circle 映射
7.立方映射
8.Hénon 映射
9.广义Logistic映射

以上共计9*2=18种智能算法组合。

算法步骤

1. 数据预处理
   • 导入Excel数据（回归数据.xlsx）
   • 归一化特征/标签（mapminmax）
   • 按7:3划分训练/测试集（可选随机打乱）
2. 第一段优化（以KOA为例）
   • 优化目标：隐藏层神经元数 + 学习率
   • 搜索空间：
   lb1 = [floor(sqrt(inp+put)), 0]; % 神经元下限, 学习率下限
   ub1 = [10+ceil(sqrt(inp+put)), 0.1]; % 神经元上限, 学习率上限
   • 输出：最优神经元数 besthiddens、学习率 bestlearn
3. 第二段优化（以RIME为例）
   • 优化目标：权重矩阵(Ⅰ/Ⅱ) + 偏置向量(Ⅰ/Ⅱ)
   • 变量维度：inpbesthiddens + besthiddens + besthiddensput + put
   • 输出：最优初始参数 gBest2
4. 模型构建与训练
   • 使用优化参数初始化BP网络
   • 设置双曲正切隐藏层 + 线性输出层
   • 训练1000轮（目标误差1e-6）
5. 预测与评估
   • 反归一化预测结果
   • 对比优化/未优化模型的：
   • 预测曲线图
   • 百分比误差图
   • 线性拟合图
   • 雷达图（RMSE/R²/MAE）
6. SHAP特征分析
   • 基于测试集计算Shapley值
   • 生成三种可视化：
   • 特征重要性条形图
   • 特征效应散点图
   • 摘要图（特征影响方向）
7. 新数据预测
   • 加载新的多输入.xlsx
   • 自动应用相同归一化参数
   • 输出预测结果到新的输出.xlsx

技术路线

关键参数设定

运行环境要求

1. MATLAB版本：R2020b及以上
2. 必要工具箱：
   • Deep Learning Toolbox
   • Optimization Toolbox
   • Parallel Computing Toolbox（可选，加速SHAP计算）
3. 依赖文件：
   • spider_plot\（雷达图绘制）
   • 自定义函数
4. 数据格式：Excel文件（特征列+标签列）

应用场景

1. 科研论文：提供完整的优化-评估-解释流程，可直接生成论文图表
2. 数模比赛：适用于数学建模比赛的回归问题
3. 工业预测：如：
   • 设备寿命预测
   • 金融风险评估
   • 销售量预测
4. 特征工程：通过SHAP分析识别关键特征
5. 算法对比：验证智能优化算法对传统BP网络的改进效果

注意：代码中使用的混沌映射（Chebyshev）可增强优化算法的全局搜索能力，避免早熟收敛。SHAP分析部分需确保特征名称（featureNames）与实际数据匹配。

部分源码

X = res(:,1:end-1);  %输入特征
Y = res(:,end);  %输出
%计算输入和输出维度
inp = size(X,2);  %输入特征数
put = size(Y,2);  %输出个数
%%  数据归一化 索引
X = res(:,1:inp);  %输入特征
Y = res(:,end-put+1:end);  %输出
[x,psin]= mapminmax(X', 0, 1);
%保留归一化后相关参数
[y, psout] = mapminmax(Y', 0, 1);
%%  划分训练集和测试集
num = size(res,1);%总样本数
k = input('是否打乱样本(是：1，否：0)：');
if k == 0state = 1:num; %不打乱样本
elsestate = randperm(num); %打乱样本
end
ratio = 0.7; %训练集占比
trainnum = floor(num*ratio);
testnum = num-trainnum;
%取出训练集的x,y
x_train = x(:,state(1: trainnum));
y_train = y(:,state(1: trainnum));
%取出测试集的x,y
x_test = x(:,state(trainnum+1: end));
y_test = y(:,state(trainnum+1: end));
%% 智能优化算法的初始值
% label=1 对应 tent 映射  
% label=2 对应 chebyshev 映射  
% label=3 对应 singer 映射  
% label=4 对应 logistic 映射  
% label=5 对应 sine 映射  
% label=6 对应 circle 映射
% label=7 对应 立方映射
% label=8 对应 Hénon 映射
% label=9 对应广义Logistic映射
% 如果label不是1-9之间的整数，则默认生成随机矩阵 
label = 2;  %自行指定
%%  第一步优化隐藏层神经元个数、学习率
%调用算法,两个变量：x1为神经元个数,x2为学习率
N1=10; %种群数
Max_iteration1 = 30; %迭代次数
%神经元个数范围,floor(sqrt(inp+put))~10+ceil(sqrt(inp+put))，可以自行改变
%学习率范围0-0.1，可以自行改变
lb1=[floor(sqrt(inp+put)) 0];%下限值
ub1=[10+ceil(sqrt(inp+put)) 0.1];%上限值
dim1=2; %2个变量，神经元个数、学习率%gbest为最优参数（对应误差最小情况时神经元、学习率）
besthiddens = round(gBest1(1));
bestlearn = gBest1(2);
%迭代曲线1
figure
plot(cg_curve1,'->','LineWidth',2,Color=[200,68,94]./255)
% 添加图例，并设置字体大小  % 设置 x 轴和 y 轴的标签，并设置字体大小  
xlabel('迭代次数','FontSize',12); 
ylabel('rmse误差','FontSize',12);% 显示网格（可选）  
grid on; 
%%  第二步优化权重、偏置初始值N2=10; %种群数
Max_iteration2 = 30; %迭代次数
%神经元个数范围,floor(sqrt(inp+put))~10+ceil(sqrt(inp+put))，可以自行改变
%学习率范围0-0.1，可以自行改变
lb2=-1;%下限值
ub2=1;%上限值
dim2=inp * besthiddens + besthiddens + besthiddens * put + put; %变量个数
[gBestScore2,gBest2,cg_curve2]=PSO(N2,Max_iteration2,lb2,ub2,dim2,fitness2,label);
%迭代曲线2
figure
plot(cg_curve2,'-*','LineWidth',1,Color=[233,122,94]./255)
% 添加图例，并设置字体大小  % 设置 x 轴和 y 轴的标签，并设置字体大小  
xlabel('迭代次数','FontSize',12); 
ylabel('rmse误差','FontSize',12);% 显示网格（可选）  
grid on; 

数据集

数据集（训练和测试数据）

数据集（新数据输入）

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