TCN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析，pytorch框架
效果一览
TCN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析
TCN（时序卷积网络）的原理与应用
1. 核心机制
- 因果卷积：确保时刻 t t t 的输出仅依赖 t − 1 t-1 t−1 及之前的数据，避免未来信息泄露，严格保持时序因果性 。
- 空洞卷积：通过指数膨胀率（如 2 k 2^k 2k）扩大感受野，小卷积核即可捕获长距离依赖（如 k = 4 k=4 k=4 时感受野达16）。
- 残差连接：解决深层网络梯度消失问题，公式为 O u t p u t = A c t i v a t i o n ( x + F ( x ) ) Output = Activation(x + F(x)) Output=Activation(x+F(x))，其中 F ( x ) F(x) F(x) 为卷积操作 。
2. 数学表示
给定输入序列 x x x 和卷积核 w w w，卷积输出为：
y i = f ( x i ⋅ w ) y_i = f(x_i \cdot w) yi=f(xi⋅w)
其中 f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅) 为ReLU等激活函数， x i x_i xi 为第 i i i 个时序点 。
3. 多分类任务优势
- 并行计算：一维卷积支持高并发，训练速度显著优于RNN 。
- 长时序建模：在电价预测、负荷预测等任务中，TCN对长距离依赖的捕捉精度比CNN提升8%-15% 。
Transformer的全局依赖建模
1. 自注意力机制
-
核心公式：
Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V其中 Q , K , V Q,K,V Q,K,V 为查询、键、值矩阵， d k d_k dk 为维度缩放因子 。
-
多头注意力：并行执行多组注意力，融合不同子空间特征，增强表达能力 。
2. 位置编码
注入时序信息的位置编码公式：
P E ( p o s , 2 i ) = sin ( p o s / 1000 0 2 i / d ) , P E ( p o s , 2 i + 1 ) = cos ( p o s / 1000 0 2 i / d ) PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d}), \quad PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d}) PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/d),PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/d)
确保模型感知序列顺序 。
3. 编码器结构
- 输入 → 嵌入层 + 位置编码 → N × N \times N×（多头注意力 + 前馈网络）→ 输出
- 每层含残差连接（Add）与层归一化（Norm），加速收敛 。
SE注意力机制的特征动态加权
1. 工作流程
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压缩（Squeeze） ：全局平均池化压缩空间维度，通道 c c c 输出 z c = 1 H × W ∑ i = 1 H ∑ j = 1 W x c ( i , j ) z_c = \frac{1}{H \times W} \sum_{i=1}^H \sum_{j=1}^W x_c(i,j) zc=H×W1∑i=1H∑j=1Wxc(i,j) 。
-
激励（Excitation） ：全连接层学习通道权重：
s = σ ( W 2 δ ( W 1 z ) ) s = \sigma(W_2 \delta(W_1 z)) s=σ(W2δ(W1z))其中 δ \delta δ 为ReLU， σ \sigma σ 为Sigmoid， W 1 , W 2 W_1, W_2 W1,W2 为可学习参数 。
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缩放（Scale） ：特征图按权重缩放： x ~ c = s c ⋅ x c \tilde{x}_c = s_c \cdot x_c x~c=sc⋅xc 。
2. 分类任务价值
- 在锂电池SOC估计中，SE模块使关键通道权重提升30%，误差降低12% 。
- 抑制噪声通道，增强判别性特征（如图像融合任务）。
多分类模型融合架构设计
1. 整体架构（TCN + Transformer + SE）
graph LR
A[输入序列] --> B(TCN层：局部特征提取)
B --> C[SE模块：通道加权]
C --> D(Transformer编码器：全局依赖建模)
D --> E[全局平均池化]
E --> F[Softmax分类层]
2. 关键设计细节
- TCN层配置：
- 堆叠4-8个残差块，每块含空洞卷积（膨胀率 2 k 2^k 2k）和因果卷积 。
- 输出维度与Transformer输入对齐（如256维）。
- SE模块插入位置：
- 在TCN每个残差块后添加，动态调整卷积特征通道 。
- Transformer优化：
- 仅用编码器，层数 N = 4 N=4 N=4，头数 h = 8 h=8 h=8，前馈网络维度 d f f = 512 d_{ff}=512 dff=512 。
- 仅用编码器，层数 N = 4 N=4 N=4，头数 h = 8 h=8 h=8，前馈网络维度 d f f = 512 d_{ff}=512 dff=512 。
3. 分类层
-
全局平均池化 → 全连接层 → Softmax输出多分类概率：
P ( y i ∣ x ) = e W i T x + b i ∑ j = 1 K e W j T x + b j P(y_i|x) = \frac{e^{W_i^T x + b_i}}{\sum_{j=1}^K e^{W_j^T x + b_j}} P(yi∣x)=∑j=1KeWjTx+bjeWiTx+bi其中 K K K 为类别数 。
SHAP特征重要性分析
1. SHAP原理
-
Shapley值计算：
特征 j j j 的SHAP值 ϕ j \phi_j ϕj 为所有特征子集 S S S 的边际贡献加权平均：
ϕ 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)) ϕj=S⊆F∖{j}∑∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!(v(S∪{j})−v(S))其中 F F F 为特征全集， v v v 为模型输出函数 。
-
深度学习适配：
通过梯度积分（Integrated Gradients）或DeepSHAP算法逼近复杂模型 。
2. 实施步骤
-
模型训练：完成TCN-Transformer-SE模型训练并保存。
-
SHAP值计算：
import shap explainer = shap.DeepExplainer(model, background_data) shap_values = explainer.shap_values(test_data) -
可视化分析：
- 摘要图（Summary Plot） ：特征全局重要性排序 。
- 依赖图（Dependence Plot） ：分析特征交互效应（如IRI_0与Pt_A的负相关）。
- 样本决策图：解释单样本预测（如错分样本归因）。
3. 多分类场景应用
- 按类别分析：对每个类别独立计算SHAP值，识别类别敏感特征 。
- 关键发现示例：
- 在航空发动机RUL预测中，前5个特征的SHAP贡献占比87.25% 。
- 高初始IRI值（IRI_0）正相关于路面退化速度（SHAP值>0.3）。
结论
TCN-Transformer-SE模型通过局部卷积+全局注意力+动态特征加权的三级架构，显著提升长时序多分类任务的精度。结合SHAP可解释性分析，既可量化特征贡献（如通道权重、时间点重要性），又能指导模型优化（如冗余特征剔除）。该架构在电力、交通、金融等领域具广泛应用潜力，未来可探索轻量化部署与实时预测场景。
支持多类别分类任务，适用于光谱分类、表格数据分类、时间序列分类等场景。
可自定义类别数量
输出训练损失和准确率，并评估训练集和测试集的准确率，精确率，召回率，f1分数，绘制roc曲线，混淆矩阵
结合SHAP（Shapley Additive exPlanations），直观展示每个特征对分类结果的影响！
包括蜂巢图，重要性图，单特征力图，决策图，热图，瀑布图等