LSTM与SHAP结合的回归预测模型[项目源码

简介：
本文探讨了基于长短期记忆网络（LSTM）结合SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型在MATLAB环境中的实现方案。作为一种专为捕捉时间序列长期依赖关系而设计的独特循环神经网络，LSTM具备独特机制以有效识别和利用时间序列中的长期依赖关系。然而由于其内部机制复杂，在某些高透明度要求的应用场景中难以直接应用。研究采用了SHAP（Shapley Additive exPlanations）方法来进行模型可解释性分析，并详细解析了该过程的核心要素及其对整体性能的影响机制。具体而言，在构建该联合模型时需要经历以下几个关键步骤：首先建立基于LSTM的时间序列预测框架；其次通过训练优化该框架以提升预测准确性；最后运用SHAP技术对训练后的模型进行解构分析和性能评估指标计算等环节完成整个系统开发流程。研究结果表明通过整合 LSTM 和 SHAP 方法不仅可以显著提升模型的整体预测能力而且能够在一定程度上解决传统黑箱算法带来的不可解释性问题。特别是在金融投资气象预报等领域这一创新思路展现出良好的应用前景并为相关领域的实践者提供了一种新的解决方案思路