我想利用一维cnn网络提取特征数据与目标数据的深度关联关系，然后将提取的特征作为ARIMA模型的输入，实现对目标数据的预测，为了实现上述要求，我需要怎么构建一维cnn神经网络呢

要构建一维CNN神经网络来提取特征数据与目标数据的深度关联关系，并将提取的特征用于ARIMA模型的输入，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：准备特征数据和目标数据。确保数据集的格式适合用于一维卷积操作，例如时间序列数据或信号数据。

2. 数据预处理：对特征数据和目标数据进行预处理。可以考虑进行归一化、平滑或去噪等操作，以便提高网络的训练效果。

3. 构建模型架构：选择合适的一维CNN网络结构。一维CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成。根据数据集的特点和任务需求，选择合适的卷积核大小、池化方式以及激活函数等。

4. 定义模型：使用合适的深度学习框架（如TensorFlow、Keras或PyTorch）来定义一维CNN模型。根据数据集的特点和任务需求，选择适当的损失函数和优化器，例如均方误差（Mean Square Error）或交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），以及梯度下降法（如Adam或SGD）。

5. 训练模型：使用特征数据和目标数据对模型进行训练。通过传入特征数据作为输入和目标数据作为标签，使用反向传播算法来更新模型的参数，直到达到预定的训练轮数或收敛条件。

6. 特征提取：使用训练好的一维CNN模型提取特征数据。将特征数据输入到训练好的模型中，获取模型的某一层的输出作为特征表示。

7. 输入ARIMA模型：将提取的特征数据作为ARIMA模型的输入。ARIMA模型是一种用于时间序列预测的统计模型，将特征数据作为ARIMA模型的输入，进行时间序列的建模和预测。

8. 进行预测：使用ARIMA模型对目标数据进行预测。根据ARIMA模型的预测结果，可以得到对未来数据的预测值。

以上是一般构建一维CNN神经网络并将其特征用于ARIMA模型预测的基本步骤，具体的操作会根据数据集和任务需求有所不同。