在Matlab中使用CFBP（Cascade Forward-Backward Propagation）级联前向BP（Backpropagation）神经网络进行时序预测可以按照以下步骤进行：
准备数据：首先，准备你的时序数据。确保数据已经进行了预处理，例如归一化或标准化，以便神经网络能够更好地进行学习和预测。
构建级联前向BP神经网络：使用Matlab中的神经网络工具箱来构建级联前向BP神经网络模型。你可以使用cascadeforwardnet函数来创建级联网络对象。
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net = cascadeforwardnet(hiddenSizes);
其中，hiddenSizes是一个包含每个隐藏层神经元数量的向量。你可以根据问题的复杂性和数据的特征进行调整。
设置网络参数：对于级联前向BP网络，你可以通过以下方式设置网络参数：
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net.divideParam.trainRatio = trainRatio;
net.divideParam.valRatio = valRatio;
net.divideParam.testRatio = testRatio;
其中，trainRatio、valRatio和testRatio分别表示训练集、验证集和测试集的比例。
训练网络：使用准备好的数据对网络进行训练。可以使用train函数来训练网络。
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[net, tr] = train(net, X, Y);
其中，X是输入数据，Y是目标数据。tr是训练过程的记录，可以用于后续分析和可视化。
进行预测：使用训练好的网络进行时序预测。可以使用net对象的sim方法来进行预测。
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Y_pred = net(X_pred);
其中，X_pred是用于预测的输入数据，Y_pred是预测的输出结果。