MATLAB
实现基于
ZOA-TCN-Transformer-SHAP
斑马优化算法（
ZOA）结合TCN-Transformer
组合模型和
SHAP
值分析方法（
SHAP
）进行多输入多输出回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在多输入多输出回归预测任务中，实际生产与科研场景往往同时存在多种工况、多源传感器数据与复杂的时序相关关系。工业过程控制、智能电网负荷预测、交通流量监测、生物医学信号分析等领域，都需要对多个输入变量和多个输出指标之间的非线性、时变、多尺度耦合关系进行建模。传统的线性回归、ARIMA、单一神经网络等方法在高维、强非线性、多通道时序的场景中表现有限，尤其是在面对噪声扰动、工况切换、设备老化和数据分布漂移时，往往难以提供稳定且高精度的预测结果。
随着深度学习技术的发展，时间卷积网络（TCN）和注意力机制逐渐成为处理时序预测问题的重要工具。TCN通过扩张卷积和残差连接结构，能够在保持并行计算优势的同时，捕捉长时间依赖和多尺度特征；而 ...