基于MATLAB的卷积神经网络（CNN）数据回归预测

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的深度学习模型。它通过学习输入数据的特征表示来实现各种任务，包括分类、目标检测和回归预测。在本篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB构建一个基于CNN的数据回归预测模型，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   在进行数据回归预测之前，我们需要准备合适的数据集。假设我们要预测房屋价格，那么我们需要收集一些与房屋相关的特征和对应的价格。这些特征可以包括房屋的面积、卧室数量、浴室数量等等。确保数据集包含足够的样本以及它们之间的特征和价格之间的对应关系。

2. 数据预处理
   在将数据输入到CNN模型之前，我们需要对数据进行预处理。这可以包括数据的归一化、标准化或者其他必要的处理步骤。在这个例子中，我们可以对特征进行归一化处理，使其在一个合适的范围内，以便更好地训练模型。

3. 构建CNN模型
   MATLAB提供了强大的工具箱来构建CNN模型。我们可以使用Deep Learning Toolbox来定义网络架构、设置层参数和连接层。以下是一个简单的CNN模型示例：

layers = [
    imageInputLayer(