Matlab实现SHAP分析模型可解释性特征重要性

基本介绍

基于SHAP分析的特征选择和贡献度计算，Matlab2023b代码实现；基于MATLAB的SHAP可解释神经网络回归模型，敏感性分析方法。

详细介绍

引言

在正向渗透（Forward Osmosis, FO）过程中，水通量的精准预测对于优化膜分离工艺和提升系统效率具有重要工程意义。然而，传统机理模型常受限于复杂的传质动力学方程，难以兼顾预测精度与可解释性。本研究提出一种融合径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）与SHapley加性解释（SHAP）的混合建模框架，旨在构建高精度且可解释的回归模型，以解析操作参数对水通量的非线性影响机制。该模型以膜面积、进料/汲取液流速及浓度等关键操作参数为输入特征，通过五折交叉验证确保泛化能力，并借助SHAP方法量化特征贡献，为工艺优化提供透明化决策支持。

方法论

2.1 数据准备与预处理

实验数据采集自FO工艺数据库，包含六维参数（5输入特征，1输出目标）。输入特征涵盖膜面积（7–63 m²）、进料流速（7–25 L/h）、汲取液流速（5–15 L/h）、进料浓度（10,000–30,000 ppm）及汲取液浓度（70,000–150,000 ppm）。数据经归一化处理，映射至[−1,1]区间以消除量纲差异。

2.2 RBFNN模型构建与训练

采用MATLAB R2023a实现RBFNN架构，其隐含层由高斯径向基函数构成。为抑制过拟合，采用五折交叉验证（5-Fold CV）策略，将数据集随机划分为5个子集，迭代训练中确保每折测试集独立。

2.3 SHAP可解释性分析

SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值理论，量化特征对模型预测的边际贡献。

1. 结论
2. 本研究成功构建了基于RBFNN与SHAP的可解释回归模型，实现了FO水通量的高精度预测与特征贡献解析。方法学创新体现于：

通过五折交叉验证与超参数优化平衡模型复杂度与泛化能力；

引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角。

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