MATLAB
实现基于
TCN-SHAP
时间卷积神经网络（
TCN）结合SHAP
值分析方法（
SHAP
）进行多变量分类预测的详细项目实例
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多变量时间序列在工业生产过程监控、金融风险预警、医学监护、能源系统调度等场景中已经成为最基础、最关键的数据类型之一。传感器和信息系统不断升级，使得采集频率更高、维度更多、时间跨度更长，系统运行状态和环境条件的复杂性被更细致地记录下来。与此同时，决策者不仅关注预测准确率，还越来越重视预测结果背后的机理解释，希望清楚了解某个时刻、某一类异常或者某次分类判断中，究竟是哪一些变量、哪一段时间片对模型输出起到了关键作用。这种“可解释的智能预测”需求正在推动时序建模与可解释人工智能方法的深度融合。
传统的时间序列建模方法，例如自回归移动平均模型、状态空间模型和多元线性回归，在低维数据和短序列场景中仍具有价值，但在面对高维度、多变量、非线性、强噪声、长依赖关系的数据时，性能往往难以满足实际需求。一方面，它们很难捕 ...