simout = sim(net,inputData); % 调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值 figure; % 新建画图窗口窗口 t=1:length(simout); plot(t,y,t,simout,'r')

这段代码的作用是利用 Matlab 神经网络工具箱中的 `sim` 函数来获取神经网络的预测值 `simout`。它接受两个参数，`net` 表示神经网络模型，`inputData` 表示输入的数据。

接下来，代码创建了一个新的画图窗口，使用 `figure` 命令。然后，通过 `t=1:length(simout)` 创建了一个时间序列 `t`，其长度与 `simout` 的长度相同。

最后，使用 `plot` 命令绘制了两条曲线。第一条曲线是真实值 `y`，第二条曲线是神经网络的预测值 `simout`，并且以红色表示。这样可以将真实值和神经网络的预测值进行对比，以评估神经网络的准确性和效果。

相关问题

matlab bp神经网络工具箱预测实例

MATLAB的BP神经网络工具箱是MATLAB中用于构建和训练BP（Backpropagation）神经网络的工具包。它提供了一系列函数和工具，可以帮助用户进行神经网络的建模、训练和预测。

下面是一个MATLAB BP神经网络工具箱的预测实例的简要介绍：

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入和输出变量，并且应该足够大和多样化以确保模型的准确性。

2. 网络设计：接下来，需要设计神经网络的结构。可以选择不同的网络拓扑结构，如单层感知器、多层感知器等。还可以选择不同的激活函数和隐藏层节点数等参数。

3. 网络训练：使用训练数据集对神经网络进行训练。可以使用MATLAB提供的函数，如`train`函数，来设置训练参数，并进行迭代训练。

4. 预测结果：训练完成后，可以使用已训练好的神经网络对新的输入数据进行预测。使用`sim`函数可以对输入数据进行预测，并得到输出结果。

5. 评估模型：最后，需要评估模型的性能。可以使用一些指标，如均方误差（MSE）或相关系数（R）等来评估模型的准确性和预测能力。

matlab中net.iw,matlab神经网络工具箱中net.train..._网络编辑_帮考网

您的问题是关于 MATLAB 神经网络工具箱中的 `net.iw` 和 `net.train`。`net.iw` 是一个神经网络对象（`net`）的输入权重矩阵属性，它表示输入层到隐层之间的权重矩阵。`net.train` 是一个神经网络对象的训练函数属性，它指定用于训练神经网络的算法和参数选项。

在 MATLAB 中，您可以使用 `newff` 函数创建一个新的前馈神经网络对象，并使用 `train` 函数对其进行训练。例如，以下代码创建了一个具有两个隐层神经元的前馈神经网络，并使用 `train` 函数对其进行训练：

net = newff(X, Y, [2], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');
net = train(net, X, Y);

其中，`X` 和 `Y` 分别是输入和输出数据，`[2]` 表示有两个隐层神经元，`{'tansig', 'purelin'}` 表示隐层和输出层的激活函数，`'trainlm'` 表示使用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。

一旦训练完成，您可以使用 `sim` 函数对新数据进行预测。例如，以下代码使用训练好的神经网络对新数据进行预测：

Y_pred = sim(net, X_new);