在MATLAB中实现CNN多输入多输出预测模型时，如何确保与MATLAB不同版本的兼容性，并有效利用数据可视化来展示结果？

为了在MATLAB中成功搭建并运行CNN多输入多输出预测模型，同时确保与不同版本MATLAB的兼容性，以及有效展示模型结果，以下是一系列详细步骤和建议：

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)

首先，确保所使用的MATLAB版本至少为2018b或更高版本，因为早期版本可能不支持Deep Learning Toolbox中的某些功能，特别是与CNN相关的高级功能。可以在MATLAB的命令窗口中输入 `ver` 命令来检查当前安装的工具箱及其版本信息。

其次，在进行多输入多输出模型设计时，需要注意输入数据的预处理工作。在MATLAB中，可以使用`preprocessInput`函数来对输入数据进行标准化处理，确保数据符合CNN模型的输入要求。此外，针对不同的输出变量，设计独立的输出层，并在模型训练时使用适当的损失函数。

关于版本兼容性问题，如果遇到代码运行时出现乱码或其他兼容性错误，可以先在文本编辑器中检查代码文件的编码格式，确保编码为UTF-8无BOM格式。接着，可以在MATLAB的编辑器中逐个检查和修改代码，直至兼容。对于图形界面或工具箱特有的函数，需要查阅相应版本的文档，查找可能存在的替代函数或者方法。

在模型的训练和验证阶段，可以使用MATLAB提供的可视化工具如 `trainingPlot` 函数来实时监控训练过程中的损失和准确率，确保模型的正确收敛。

最后，为了在模型预测阶段有效地利用数据可视化展示结果，可以结合MATLAB的数据可视化功能，例如使用图像、热图、图表等多种图形来直观地展示每个输出变量的预测结果。例如，可以使用 `imagesc` 函数将模型预测的图像输出进行可视化展示，或者用 `bar` 和 `scatter` 图表来展示数值型输出结果的变化趋势和分布情况。此外，还可以将预测结果和真实值进行对比分析，用图形展示误差分布等。

整体而言，建议在开发CNN多输入多输出预测模型时，详细阅读并遵循MATLAB官方文档中关于模型开发和部署的最佳实践，同时利用MATLAB社区和论坛资源来获取最新的解决方案和最佳实践，确保模型的兼容性和高效运行。

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)