如何在MATLAB中实现一个基于CNN的多输入多输出预测模型，并确保与不同版本的MATLAB兼容？

在MATLAB中实现一个基于CNN的多输入多输出预测模型，首先需要熟悉MATLAB的Deep Learning Toolbox。这一工具箱提供了构建、训练和部署深度学习模型所需的一系列功能，尤其适合于图像处理和模式识别等任务。多输入多输出模型可以同时处理多个输入数据，并输出多个预测结果，增加了模型的灵活性和应用范围。

参考资源链接：[MATLAB CNN多输入多输出预测技术分享（含源码与数据）](https://wenku.csdn.net/doc/73n22k3epd?spm=1055.2569.3001.10343)

在实现过程中，你首先需要确定模型的输入输出结构。例如，如果你的模型需要从10个不同的数据源中提取特征，并预测3个不同的输出变量，你需要设计一个能够处理这种结构的网络架构。使用Deep Learning Toolbox中的函数，如convolution2dLayer、reluLayer等，可以构建出满足需求的CNN网络。

在编写代码时，需要注意代码的版本兼容性问题。由于MATLAB的不同版本可能对函数调用和文件格式有不同的支持，建议在MATLAB编辑器中直接编写代码，并使用最新版本的MATLAB进行测试，以确保兼容性。如果遇到版本不兼容问题，可以尝试在文本编辑器中打开源文件，再将其复制到MATLAB编辑器中，这样可以避免因编码不一致导致的错误。

此外，数据可视化也是模型开发中不可或缺的一环。它可以帮助你理解模型的内部机制，以及模型如何处理不同的输入数据并输出预测结果。在MATLAB中，可以使用内置的绘图功能，如plot、imagesc等，来展示模型的性能和预测结果。

通过以上步骤，你可以在MATLAB环境中实现一个功能强大的多输入多输出CNN预测模型。如果你需要更深入的理解和实践经验，可以参考《MATLAB CNN多输入多输出预测技术分享（含源码与数据）》这份资源，它提供了完整的源码和数据，以及与当前问题直接相关的详细解决方案。

参考资源链接：[MATLAB CNN多输入多输出预测技术分享（含源码与数据）](https://wenku.csdn.net/doc/73n22k3epd?spm=1055.2569.3001.10343)