MATLAB
实现基于
BiLSTM-SHAP
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）结合SHAP
值方法（
SHAP
）进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代数据驱动的时代，多变量时间序列预测成为众多领域的关键任务之一，涵盖金融市场分析、能源负荷预测、环境监测及医疗健康数据等诸多应用场景。多变量时间序列数据通常包含多个相互关联的变量，这些变量在时间维度上具有复杂的依赖关系和动态变化特征。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合（ARIMA），往往难以有效捕捉非线性关系和长距离依赖，限制了预测性能的提升。
随着深度学习技术的发展，循环神经网络（RNN）特别是长短期记忆网络（LSTM）因其能够捕捉序列数据中的长距离依赖和非线性特征，逐渐成为时间序列预测领域的重要工具。双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过同时考虑序列的正向和反向信息，进一步提升了模型对时序依赖的理解能力，从而增强了预测效果。然而，深度学习模型虽然准确性高，但其“黑盒”特性导致模型决策过程缺乏透明度，限制了在实际业务中的可信度和解释性。
针对模型解释性需求，SHAP（SHa ...