MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了一个使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列递归预测的项目。该项目通过构建CNN模型，对历史数据进行处理和预测，支持多指标评价。模型还提供了图形用户界面（GUI），使用户可以方便地导入数据、设置参数并查看预测结果。 适合人群：具备MATLAB编程基础，有时间序列预测需求的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于金融市场预测、气象数据分析和生产与库存管理等领域。目标是提高预测的准确性，提供直观的用户操作界面，并通过多种评估指标衡量模型性能。 阅读建议：读者可以根据自己的需求选择关注的部分，特别是关于数据预处理、模型构建和训练的具体代码实现，以及如何通过多指标评价来优化模型性能。同时，对于有兴趣扩展模型和数据集的用户，文中提到了具体的改进建议。