Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现基于卷积神经网络（CNN）和极限梯度提升树（XGBoost）结合的时间序列预测模型。项目分为数据预处理、特征提取、模型训练、评估与结果可视化等几个阶段，通过结合CNN的特征提取能力和XGBoost的非线性拟合优势，提高了时间序列预测的准确性和泛化能力。文中详细讲解了每个阶段的具体实现步骤和相关代码。 适用人群：从事数据分析、机器学习或深度学习领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①在能源、金融、气象等领域的应用中进行时间序列预测；②帮助提高模型的预测精度和泛化能力；③提供完整的项目代码和详细的实现步骤，方便复现和拓展。 其他说明：该项目不仅详细介绍了模型的实现过程，还包括了数据预处理、特征提取、模型训练、评估和可视化的全流程，适用于多个实际应用场景。