使用feedforwardnet函数进行预测

使用MATLAB中的feedforwardnet函数进行预测的步骤大致如下：

1. 准备数据集：将数据集分成训练集和测试集，通常使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

2. 创建神经网络：使用feedforwardnet函数创建一个前馈神经网络，并设置网络的参数，如隐藏层数、每层神经元数量、训练算法等。

3. 训练神经网络：使用train函数对神经网络进行训练，将训练集输入到神经网络中进行训练，并根据误差进行反向传播调整权重。

4. 测试神经网络：使用测试集测试神经网络的准确率，计算出误差等指标。

5. 进行预测：将新的数据输入到已经训练好的神经网络中，使用sim函数进行预测。

需要注意的是，在进行预测时，输入的数据需要与训练时输入的数据具有相同的特征，例如数据的维度、数据的范围等。