深度神经网络（DNN）时间序列预测及其在MATLAB中的实现

时间序列预测是一项重要的任务，它涉及根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种强大的机器学习模型，已经在各种领域取得了显著的成功。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于DNN的时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。时间序列数据通常具有时序关系，因此我们需要按照时间顺序对数据进行排序。在本例中，我们将使用一个简单的示例数据集来演示预测过程。假设我们有一个包含时间序列数据的向量data，其中每个元素代表某个时间点的观测值。我们还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

接下来，我们将使用MATLAB中的深度学习工具箱来实现DNN模型。首先，我们需要定义模型的结构。在这个示例中，我们将使用一个具有多个隐藏层的前馈神经网络。我们可以使用feedforwardnet函数来创建一个全连接的前馈神经网络。

net = feedforwardnet(hiddenSizes);

在上述代码中，hiddenSizes是一个包含隐藏层大小的向量，其中每个元素代表一个隐藏层的