matlab多输入多输出神经网络模型预测代码

抱歉，由于您没有提供更多的详细信息，我们无法为您提供完整的 Matlab 多输入多输出神经网络模型预测代码。以下是一些基本的模板代码，您可以根据您的需求进行修改：

% 1. 定义输入输出数据
x = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入数据
y = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6; 0.7 0.8 0.9]; % 输出数据

% 2. 设置神经网络模型参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络模型
net.divideFcn = 'dividerand'; % 划分训练、测试集函数
net.divideMode = 'sample'; % 划分方式（按样本）
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集占比
net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集占比
net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集占比

% 3. 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,x,y); % 训练神经网络模型

% 4. 预测结果
y_pred = net(x); % 预测输出数据

% 5. 计算误差
mse = perform(net,y,y_pred); % 计算均方误差

注意：以上代码仅供参考，您需要根据您的实际情况进行修改。具体来说，您需要根据您的输入输出数据维度进行调整，并根据您的需求设置神经网络模型参数。