代码研究背景该代码实现了一个基于LSTM神经网络的回归预测模型，并引入**SHAP（Shapley Additive Explanations）**方法对模型预测结果进行可解释性分析。在深度学习（尤其是循环神经网络）应用于回归任务时，模型往往具有“黑箱”特性，难以理解各输入特征对最终预测的贡献。SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，能够公平分配各特征的边际贡献，从而提升模型的可解释性。主要功能数据预处理：读取Excel数据，归一化处理，按指定比例（默认80%）划分训练集和测试集，支持样本打乱/不打乱选择。LSTM模型构建与训练：搭建包含输入层、LSTM层（4个隐含单元）、ReLU激活层、全连接层和回归层的网络，使用Adam优化器进行训练。模型预测与评估：对训练集和测试集进行预测，反归一化后计算均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE），并绘制预测对比曲线、百分比误差曲线及回归拟合图。