有n个1×5000的输入数据组，需要进行预测，其输出结果为n个值，使用一维卷积神经网络进行预测matlab代码

在MATLAB中，使用一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network, CNN）对每个5000长度的一维输入数据组进行预测，通常涉及几个步骤。这里是一个基本的示例代码框架，假设已经安装了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）：

% 导入所需的库
if ~isdeployed && ~exist('dlworkshop', 'dir')
    % 如果不是部署环境，添加路径以便找到支持函数
    addpath(fullfile(matlabroot, '\toolbox\deepLearning\extern\engines\local'));
end

% 加载数据集（假设X_data是输入数据矩阵，y_data是对应的标签）
[X_data, y_data] = load_your_data();

% 数据预处理，如归一化或标准化
X_data = normalize(X_data);

% 定义CNN模型结构
layers = [
    sequenceInputLayer(5000)            % 输入层，形状为5000
    convolution1dLayer(3, 64)          % 卷积层，3个滑动窗口大小，64个过滤器
    reluLayer()                         % 激活函数
    maxPooling1dLayer(2)                 % 最大池化层，池化大小2
    fullyConnectedLayer(1)               % 全连接层，输出1个节点
    regressionLayer()                   % 回归层
];

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...       % 使用Adam优化器
    'MiniBatchSize', 32,                % 批量大小
    'MaxEpochs', 50,                    % 训练轮数
    'ValidationData', {val_X, val_y},   % 验证集
    'Plots', 'training-progress');     % 显示训练进度图

net = trainNetwork(X_data, y_data, layers, options); % 训练模型

% 对新的输入数据进行预测
new_input = load_new_data();   % 加载待预测的新数据
predicted_values = predict(net, new_input);  % 进行预测

% 输出结果
disp(predicted_values);

别忘了替换`load_your_data()`和`load_new_data()`为实际的数据加载函数，并根据需要调整网络结构、训练选项等。