MATLAB实现基于LSTM-SHAP长短期记忆网络（LSTM）结合SHAP值分析方法（SHAP）进行回归预测的详细项目实例
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LSTM-SHAP 长短期记忆网络结合 SHAP 值分析的回归预测项目，核心目标在于同时获得高精度预测能力与可解释性分析能力。传统回归方法在面对具有明显时间依赖、滞后效应、非线性耦合关系、多变量交互影响的数据时，往往难以兼顾建模能力与结果解释能力。尤其在工业设备状态评估、能源负荷预测、环境指标估计、金融波动测度、健康风险量化等任务中，输入特征不仅数量较多，而且变量之间常伴随复杂的时序关联、噪声干扰和非稳定分布。普通线性回归虽然解释性较强，但表达能力有限；传统机器学习模型如随机森林、支持向量回归、梯度提升树等虽然具备较强拟合能力，但在序列依赖信息的提取上并不天然占优，且对特征贡献的解释通常停留在全局重要性排序层面，难以给出样本级别的细粒度解释。LSTM 的出现为序列回归问题提供了新的建模路径，其门控机制能够在长时间跨度内 ...