LSTM神经网络回归预测+SHAP可解释分析+新数据预测+多输出，MATLAB代码
news2026/4/10 0:28:49
一、研究背景在机器学习和深度学习应用中，模型（如LSTM）的“黑箱”特性限制了其在高风险决策场景中的可信度。SHAP（SHapley Additive exPlanations）值基于博弈论中的Shapley值，能够公平分配各特征对预测结果的贡献，是目前主流的模型可解释性方法之一。该代码结合LSTM多输出回归与SHAP值分析，旨在实现高精度预测的同时，解释各输入特征对每个输出指标的影响方向和强度。二、主要功能LSTM多输出回归建模：训练一个具有5个输入、2个输出的LSTM网络，支持样本打乱、自动划分训练/测试集。
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