现有一个SCR脱硝控制系统，有三输入二输出，通过RBF控制使脱硝效率提升，氨逃逸率降低，提供控制系统的RBF神经网络控制matlab代码

以下是一个基本的RBF神经网络控制的MATLAB代码示例，您可以根据您的具体应用进行修改和调整：

% 训练集和测试集数据
TrainData = [x1, x2, x3, y1, y2];
TestData = [x1, x2, x3, y1, y2];

% RBF神经网络参数
numNeurons = 10; % 隐层神经元数量
spread = 1; % RBF函数的半径
lr = 0.01; % 学习率
epochs = 100; % 训练轮数

% 初始化RBF神经网络
net = newrb(TrainData(:, 1:3)', TrainData(:, 4:5)', 0, spread, numNeurons);

% 训练RBF神经网络
for i = 1:epochs
    net = adapt(net, TrainData(:, 1:3)', TrainData(:, 4:5)', [], [], [], lr);
end

% 使用测试集测试RBF神经网络
TestInputs = TestData(:, 1:3)';
TestTargets = TestData(:, 4:5)';
TestOutputs = net(TestInputs);

% 计算误差
TestErrors = TestTargets - TestOutputs;
MSE = mean(TestErrors.^2);
MAE = mean(abs(TestErrors));

在这个示例中，我们使用了MATLAB的`newrb`函数来初始化RBF神经网络，并使用`adapt`函数来训练网络。在训练完成后，我们使用测试集来测试RBF神经网络，并计算平均平方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。您需要根据您的具体应用场景来修改和调整代码。