用matlab帮我写代码，要求：bp神经网络训练完后，存储该网络模型和对应模型误差，再次训练神经网络，与上一次网络模型误差对比，选择误差更小的网络模型替换

### 回答1：
以下是一份可以实现该要求的 MATLAB 代码：

% 初始化 BP 神经网络
net = feedforwardnet(hidden_layers);
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.epochs = epochs;

% 训练 BP 神经网络
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

% 保存第一次训练得到的神经网络模型和对应误差
net1 = net;
error1 = tr.best_perf;

% 再次训练 BP 神经网络
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

% 比较两次训练的误差
if tr.best_perf < error1
    net1 = net;
    error1 = tr.best_perf;
end

% 保存误差最小的神经网络模型
save('best_net.mat', 'net1');

在上面的代码中，`hidden_layers` 是隐藏层节点数的向量，`epochs` 是训练的最大迭代次数，`inputs` 和 `targets` 分别是训练数据的输入和输出。

### 回答2：
使用MATLAB编写代码，可以实现您的要求。以下是一个简单的示例代码：

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个拥有10个隐藏层节点的前馈神经网络

% 导入训练数据并进行网络训练
inputs = ...; % 输入数据
targets = ...; % 目标数据
net = train(net, inputs, targets); % 开始训练神经网络

% 存储训练完毕的网络模型和对应模型误差
save('model.mat', 'net'); % 保存网络模型
output = net(inputs); % 使用训练完毕的网络模型进行预测
model_error = immse(targets, output); % 计算模型误差

% 再次训练神经网络并与上一次网络模型误差进行对比，选择误差更小的网络模型替换
new_net = train(net, inputs, targets); % 再次训练神经网络
new_output = new_net(inputs); % 使用新训练的网络模型进行预测
new_model_error = immse(targets, new_output); % 计算新模型的误差

% 对比两个模型的误差，选择误差更小的网络模型替换
if new_model_error < model_error
    net = new_net; % 选择新模型进行替换
    model_error = new_model_error; % 更新模型误差
end

% 最终结果为网络模型和对应模型误差
disp('最终网络模型：');
disp(net);
disp('最终模型误差：');
disp(model_error);

请注意，这只是一个代码示例，需要根据您的具体情况进行修改和完善。另外，您需要自行准备训练数据和目标数据，并将其替换到代码中的`inputs`和`targets`变量中。