1. 研究背景Transformer模型在序列回归任务中表现出色但其性能高度依赖超参数如自注意力头数。传统手动调参效率低、易陷入局部最优。蜣螂优化算法DBO是一种新型群智能优化算法具有较强的全局搜索能力但其随机初始化可能导致种群多样性不足。引入混沌映射改进种群初始化可提升算法收敛速度和解的质量适用于Transformer超参数的自动寻优。2. 主要功能超参数优化自动搜索Transformer的最佳注意力头数heads最小化测试集RMSE。性能对比将优化后的Transformer与固定头数heads1的未优化模型进行RMSE、R²、MAE多指标对比。多样可视化收敛曲线、预测对比图、相对误差图、回归拟合图、雷达图等。SHAP分析计算并可视化输入特征对每个输出的贡献蜂群图、条形图增强模型可解释性。新数据预测支持输入新样本自动归一化、预测并反归一化输出结果。3. 算法步骤数据预处理读取回归数据.xlsx提取输入X5维和输出Y2维。mapminmax归一化到[0,1]按比例划分为训练集和测试集转为cell格式供Transformer使用。DBO参数初始化设定种群数N10最大迭代M10搜索边界[2,20]维度dim1。选择混沌映射类型label1Tent映射生成初始种群。适应度函数定义fit.m输入heads。构建Transformer网络2个自注意力层Channels heads*4训练200轮返回测试集RMSE作为适应度值。DBO迭代寻优生产者更新按比例P_percent0.2选择生产者根据随机数采用两种搜索策略局部扰动或角度偏转。跟随者/小偷更新其余个体根据当前最优解和随机扰动更新位置。边界处理更新个体极值和全局最优解记录收敛曲线。模型重建与评估采用最优bestheads重新训练Transformer500轮预测训练集和测试集。同时运行未优化模型yuantrans.mheads1计算各指标并生成对比图表。SHAP值分析shapley_function.m遍历特征子集计算每个样本的Shapley值绘制蜂群图特征贡献分布和条形图全局重要性。新数据预测newpre.m读取新的多输入.xlsx归一化后预测反归一化并输出到新的输出.xlsx。4. 技术路线数据加载 → 归一化 → 训练/测试划分 → 混沌映射初始化种群 ↓ DBO迭代种群更新生产者、小偷→ 适应度计算训练Transformer ↓ 获得最优头数 → 训练最终Transformer → 预测反归一化 → 精度指标 ↓ 对比未优化Transformer → 雷达图/误差图/拟合图 ↓ SHAP分析 → 新数据预测可选5. 核心公式与原理Tent混沌映射xn1{xn/μ,0≤xnμ(1−xn)/(1−μ),μ≤xn≤1x_{n1} \begin{cases} x_n / \mu, 0 \le x_n \mu \\ (1-x_n)/(1-\mu), \mu \le x_n \le 1 \end{cases}xn1​{xn​/μ,(1−xn​)/(1−μ),​0≤xn​μμ≤xn​≤1​其中 μ1.2生成遍历性更好的初始种群。DBO生产者更新代码中主要策略策略1r20.9$ X_{new} X 0.3|X - X_{worst}| a \cdot 0.1 \cdot XX$其中$a \pm1XX$为上一代位置。策略2r2≥0.9XnewXtan⁡(θ)⋅∣X−XX∣X_{new} X \tan(\theta) \cdot |X - XX|Xnew​Xtan(θ)⋅∣X−XX∣θ 随机取自 0∼π。Transformer前向计算输入序列 → 位置编码 → 自注意力因果掩码普通→ 取最后时间步 → 全连接层 → 回归输出MSE损失。Shapley值ϕj∑S⊆F∖{j}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)] \phi_j \sum_{S \subseteq F \setminus \{j\}} \frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!} [f_{S \cup \{j\}}(x_{S \cup \{j\}}) - f_S(x_S)]ϕj​S⊆F∖{j}∑​∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!​[fS∪{j}​(xS∪{j}​)−fS​(xS​)]遍历特征子集计算特征 ( j ) 的边际贡献加权和。6. 参数设定模块参数设定值DBO种群规模 N10最大迭代 M10生产者比例 P_percent0.2混沌映射 label1 (Tent)搜索空间[2, 20]优化中Transformer最大训练轮数200学习率0.01学习率下降因子0.1 (第150轮)最终Transformer最大训练轮数500学习率下降时刻第200轮未优化Transformer最大训练轮数100学习率下降时刻第50轮头数 heads17. 运行环境软件MATLABR2024b推荐数据文件回归数据.xlsx、新的多输入.xlsx8. 应用场景多输入多输出回归预测如工程系统中的性能参数预测、环境监测、金融时间序列预测等实例数据为5个输入特征→2个输出目标。超参数敏感的深度学习模型适用于任何可通过少量超参数如注意力头数调节性能的Transformer回归任务可扩展至其他参数如学习率、层数的优化。特征重要性分析需求借助SHAP值解释各输入变量对输出的影响辅助领域知识验证与特征筛选。完整源码私信回复DBO-Transformer模型回归SHAP分析新数据预测多输出深度学习可解释分析附MATLAB代码