cnn卷积神经网络时间序列预测matlab代码

以下是一个简单的用于时间序列预测的CNN卷积神经网络的Matlab代码示例：

% 加载数据
load sunspot.dat
data = sunspot(:,2);

% 定义参数
window = 12; % 时间窗口大小
train_ratio = 0.8; % 训练数据比例
feature_num = 1; % 特征数量
hidden_num = 10; % 隐藏层神经元数量
epoch_num = 20; % 迭代次数
batch_size = 10; % 批量大小

% 数据预处理
data_mean = mean(data);
data_std = std(data);
data = (data - data_mean) / data_std;

% 创建训练集和测试集
train_size = floor(length(data)*train_ratio);
train_data = data(1:train_size);
test_data = data(train_size+1:end);

% 创建时间窗口数据
train_input = zeros(window, length(train_data)-window+1, feature_num);
train_output = zeros(1, length(train_data)-window+1);
for i=1:length(train_data)-window+1
    train_input(:,i,:) = train_data(i:i+window-1);
    train_output(i) = train_data(i+window);
end

test_input = zeros(window, length(test_data)-window+1, feature_num);
test_output = zeros(1, length(test_data)-window+1);
for i=1:length(test_data)-window+1
    test_input(:,i,:) = test_data(i:i+window-1);
    test_output(i) = test_data(i+window);
end

% 创建CNN模型
layers = [
    sequenceInputLayer(feature_num)
    convolution2dLayer([window,1],hidden_num)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',epoch_num, ...
    'MiniBatchSize',batch_size, ...
    'InitialLearnRate',0.01);

% 训练模型
model = trainNetwork(train_input, train_output, layers, options);

% 预测测试集
test_pred = predict(model, test_input);
test_pred = test_pred * data_std + data_mean;
test_output = test_output * data_std + data_mean;

% 绘制预测结果
plot(test_output)
hold on
plot(test_pred)
legend('True','Prediction')

这个代码示例中使用了一个简单的CNN模型来预测时间序列数据。首先，加载数据并进行预处理，然后创建训练集和测试集。接着，创建时间窗口数据，并使用这些数据来训练CNN模型。最后，使用训练好的模型来预测测试集，并绘制预测结果。