说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注 公棕号获取 或者私信获取。

1.项目背景

在人工智能与工程应用深度融合的背景下，多输入多输出回归预测成为解决复杂系统建模的关键技术，如遥感图像反演、多目标气象预测、工业过程监控等场景均需同时预测多个连续变量。传统全连接网络难以有效挖掘输入数据中的局部空间特征。本项目基于Python与PyTorch框架，构建适用于回归任务的卷积神经网络（CNN）模型，利用卷积层自动提取输入特征的空间局部相关性，并通过多输出头实现对多个目标变量的协同预测。项目涵盖数据预处理、模型结构设计、损失函数优化及性能评估，旨在掌握CNN在多输出回归任务中的应用能力，为高维结构化数据（如图像、时序矩阵）提供高效、精准的智能预测解决方案。

本项目通过Python基于PyTorch实现多输入多输出进行CNN卷积神经网络回归预测项目实战。                                                          

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 查看数据基本信息

使用Numpy查看数据基本信息：

关键代码：

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

5.3 数据标准化

关键代码如下：

5.4 构建tensor张量

关键代码如下：

6.构建模型    

主要使用通过Python基于PyTorch实现多输入多输出进行CNN卷积神经网络回归预测项目实战。                                                      

6.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	CNN卷积神经网络回归模型	lr=0.001
2		num_epochs = 100
3		hidden_sizes = [128, 64, 32]

7.模型评估

7.1评估指标及结果    

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
CNN卷积神经网络回归模型-y1	R方	0.9688
	均方误差	0.0503
	解释方差分	0.9688
	绝对误差	0.1783
CNN卷积神经网络回归模型-y2	R方	0.8534
	均方误差	0.1208
	解释方差分	0.8552
	绝对误差	0.2769

从上表可以看出，因变量1的R方分值为0.9688，因变量2的R方分值为0.8534，说明模型效果良好。                 

关键代码如下：                                 

7.2 真实值与预测值对比图    

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了Python基于PyTorch实现多输入多输出进行CNN卷积神经网络回归预测项目实战，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。