matlab神经网络经典案例分析题及答案

Matlab神经网络经典案例分析题目及答案通常与实际问题和应用相关。以下是一个可能的案例：
题目：利用Matlab中的神经网络工具箱，设计一个神经网络来预测销售量。
答案：首先，我们需要收集一段时间内的销售数据和相关因素的数据，例如广告费用、季节、市场趋势等。然后，我们可以将这些数据分成训练集和测试集。
接下来，我们可以使用Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测工具包来创建一个适合的神经网络模型。我们可以选择适当的网络结构和参数，例如选择适当的神经元数量、激活函数和学习算法等。
在训练过程中，我们可以使用训练集的数据来训练网络，并使用测试集的数据来评估网络的性能。我们可以使用误差指标来评估网络的预测能力，例如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等。
最后，我们可以使用训练好的神经网络模型来进行销售量的预测。我们可以输入新的广告费用和其他相关因素的数据，然后通过网络得到销售量的预测结果。
这是一个简单的案例，用于说明如何利用Matlab神经网络工具箱进行销售量预测。在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据集来设计更复杂和精确的神经网络模型，以提高预测准确性。