神经网络预测matlab代码

神经网络是一种模拟人脑神经系统的人工智能算法。在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来实现预测任务。下面是一个简单的神经网络预测MATLAB代码示例：

% 数据准备
x = 0:0.1:10; % 输入数据
y = sin(x) + randn(size(x)); % 目标输出数据

% 创建并训练神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个拥有10个隐含层节点的前馈神经网络
net = train(net, x, y); % 使用输入和目标输出数据对网络进行训练

% 使用神经网络进行预测
predictions = net(x); % 对于输入数据x，使用训练好的网络进行预测

% 可视化结果
plot(x, y, 'b'); % 绘制原始数据
hold on;
plot(x, predictions, 'r'); % 绘制预测结果
legend('原始数据', '预测结果');

在上述代码中，首先准备了输入数据`x`和目标输出数据`y`，其中`y`是基于`x`通过添加一些噪声得到的。接下来，创建了一个具有10个隐含层节点的前馈神经网络，并使用`train`函数对网络进行训练。然后，使用训练好的网络对输入数据进行预测，并将结果可视化展示出来。

这只是一个简单的神经网络预测MATLAB代码示例，实际应用中可能需要根据具体的问题定义更多的网络结构和调整训练参数。