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一，概述
CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种前馈神经网络，主要用于处理具有类似网格结构的数据，例如图像和音频。CNN 的主要特点是卷积层和池化层的交替使用来提取数据特征，以及使用全连接层对这些特征进行分类和识别。 CNN 的主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。其中卷积层主要用于提取数据中的特征，它通过将一个小的卷积核在数据上滑动，将局部特征提取出来。池化层则用于降低数据的维度，减少特征数量，从而简化模型的复杂度。全连接层则用于将提取的特征映射到具体的分类或识别结果上。 CNN 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中，都取得了非常好的效果。相比于传统的机器学习算法，CNN 不需要手动提取特征，而是通过学习数据中的特征，从而更好地解决了复杂模式识别问题。同时，CNN 的参数共享和权值共享机制，使得模型的训练速度更快，且对于数据的变换和噪声具有较强的鲁棒性。总之，CNN 是一种重要的深度学习算法，它在图像、语音、自然语言等领域中具有广泛的应用，是目前最先进的图像识别算法之一。
二，代码
代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
部分代码如下：
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
kim = 15; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测
%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end
%% 数据集分析
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
% t_train = t_train';
% t_test = t_test' ;
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test )';
%% 构造网络结构
layers = [
imageInputLayer([f_, 1, 1]) % 输入层 输入数据规模[15, 1, 1]
convolution2dLayer([3, 1], 16, 'Stride', [1, 1], 'Padding', 'same')
% 卷积核大小 3 * 1 生成 16 张特征图
batchNormalizationLayer % 批归一化层
reluLayer % Relu激活层
......三，运行结果
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