1D-CNN 卷积神经网络时间序列预测,Matlab代码注释详细，EXCEL数据集形式，可替换自己的数据集，main函数一键运行，评估指标全，出图多。

时间序列预测是分析和预测随时间变化的数据的一种重要手段。传统的时间序列预测方法通常依赖于统计模型，例如 ARIMA 模型，但这些模型在处理复杂的时间依赖关系和非线性模式方面存在局限性。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测带来了新的突破，其中卷积神经网络 (CNN) 凭借其对时间序列数据中局部特征的强大提取能力，成为了一种极具竞争力的时序预测模型。

CNN 在图像处理领域取得了巨大成功，其核心思想是利用卷积核提取图像中的特征，并通过池化层压缩特征信息，最终进行分类或回归。在时间序列预测中，我们可以将时间序列数据看作一维图像，并使用 CNN 进行特征提取和预测。

一个典型的 CNN 时间序列预测模型通常包含以下几个部分：

输入层: 输入层接收时间序列数据，可以是原始数据或经过预处理后的数据。

卷积层: 卷积层通过卷积核对时间序列数据进行特征提取，卷积核的大小和步长决定了提取特征的时间尺度和范围。

池化层: 池化层通过对卷积层的输出进行降维，可以减少模型参数，提高模型泛化能力。

全连接层: 全连接层将池化层的输出连接到预测层，用于最终的预测。

输出层: 输出层根据预测任务的不同，可以输出单一值、多个值或概率分布。

效果展示：