matlab神经网络模型

Matlab提供了一些强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。您可以使用Neural Network Toolbox来创建各种类型的神经网络，包括前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络等。

首先，您可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络。例如，以下代码将创建一个3层的前馈神经网络，具有10个输入神经元、20个隐藏神经元和1个输出神经元：

net = newff(minmax(inputs),[20 1],{'tansig','purelin'},'trainlm');

接下来，您可以使用`train`函数训练神经网络模型。例如，以下代码将使用Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行训练：

net = train(net, inputs, targets);

在训练完成后，您可以使用`sim`函数对新数据进行预测。例如，以下代码将使用训练好的神经网络对新输入进行预测：

outputs = sim(net, new_inputs);

除了`newff`和`train`函数，Matlab还提供了其他用于神经网络建模和训练的函数和工具。您可以参考Matlab的官方文档和示例代码来深入了解如何使用这些工具构建和训练神经网络模型。