能给我一个matlab利用cnn预测多输出的代码吗，其中数据集前100列是输入，后33列是输出

当您使用 MATLAB 进行深度学习时，可以使用 Deep Learning Toolbox 中的函数来训练卷积神经网络 (CNN)。下面是一个简单的示例，展示如何使用 MATLAB 训练一个可以预测多个输出的 CNN。

假设您的训练数据保存在一个名为 trainData 的变量中，其中前100列是输入，后33列是输出。您可以按照以下步骤进行训练：

1. 将数据集分为训练集和验证集

   % 将数据集分为训练集和验证集
   cvp = cvpartition(size(trainData,1),'HoldOut',0.2);
   idx = cvp.test;
   
   % 划分训练集和验证集
   XTrain = trainData(~idx,1:100);
   YTrain = trainData(~idx,101:end);
   XValidation = trainData(idx,1:100);
   YValidation = trainData(idx,101:end);

2. 创建一个 CNN

   % 创建一个卷积神经网络
   layers = [
       imageInputLayer([1 100 1],'Name','input')
       
       convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv1')
       batchNormalizationLayer('Name','bn1')
       reluLayer('Name','relu1')
       
       maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','maxpool1')
       
       convolution2dLayer(3,64,'Padding','same','Name','conv2')
       batchNormalizationLayer('Name','bn2')
       reluLayer('Name','relu2')
       
       maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','maxpool2')
       
       convolution2dLayer(3,128,'Padding','same','Name','conv3')
       batchNormalizationLayer('Name','bn3')
       reluLayer('Name','relu3')
       
       fullyConnectedLayer(256,'Name','fc1')
       reluLayer('Name','relu4')
       fullyConnectedLayer(33,'Name','fc2')
       regressionLayer('Name','output')];
   
   % 设置训练选项
   options = trainingOptions('adam', ...
       'MaxEpochs',10, ...
       'MiniBatchSize',128, ...
       'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
       'ValidationFrequency',50, ...
       'Verbose',false, ...
       'Plots','training-progress');

3. 训练 CNN

   % 训练卷积神经网络
   net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

4. 对测试集进行预测

   % 对测试集进行预测
   YTest = predict(net,XTest);

上述代码中，卷积神经网络包含三个卷积层和两个全连接层。输出层是一个回归层，因为我们要预测多个输出。训练选项使用 Adam 优化器，最大时期数为 10，批量大小为 128。同时，我们使用验证集来监控模型的性能，并在每 50 个时期后进行验证。最后，您可以对测试集进行预测，并使用预测结果计算性能指标。

请注意，这只是一个简单的示例。您可以根据您的数据和问题修改此代码以达到更好的性能。