Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了利用 MATLAB 实现基于粒子群优化 (PSO) 和卷积神经网络 (CNN) 的多输入多输出时间序列预测模型 (PSO-CNN)。首先，通过对数据的预处理（包括滑动窗口、数据标准化等），确保数据质量。然后，使用 PSO 自动优化 CNN 的超参数，包括卷积核大小、学习率、网络层数等，提高模型的预测精度和泛化能力。接着，定义并训练 CNN 模型，使用 MSE 和 R2 等指标评估模型性能，并通过可视化工具展示预测效果。最后，开发了基于 MATLAB App Designer 的用户界面，提供数据加载、模型训练、结果导出等功能，使模型更加易用。 适合人群：具备一定编程基础的科研人员和工程师，特别是对时间序列预测有需求的从业者。 使用场景及目标：① 金融市场的多目标预测；② 能源管理的多变量负荷预测；③ 生物医学中的多模态数据分析；④ 工业监测中的多传感器数据处理。目标是通过 PSO-CNN 提高多输入多输出时间序列预测的准确性，减少人工调参的繁琐工作。 其他说明：本文还介绍了项目的目录结构、系统架构、部署与应用、扩展方向及注意事项等内容，提供了详细的代码示例和实现步骤，适合用于研究和实际工程项目。