matlabbp神经网络多输入多输出

根据引用\[1\]中的描述，你可以使用Matlab中的神经网络工具箱来构建一个多输入多输出的神经网络。具体的步骤如下：

1. 根据你的输入向量的长度确定输入层的节点数。
2. 根据数据集的复杂程度确定隐含层的节点数，不宜过多也不宜过少。
3. 输出层的节点数应该与你希望映射的数据节点数相同。
4. 设置学习率，并根据需要自定义迭代次数和批次大小。
5. 使用梯度下降算法来训练神经网络。

在数据处理方面，根据引用\[4\]的描述，你可以先将数据随机打乱，然后将数据集分为训练集和测试集。不需要进行归一化处理，直接将数据输入神经网络即可。

关于激活函数的选择，你可以使用tanh函数作为隐含层的激活函数，其导函数为(1-f^2)。至于输出层是否需要激活函数，根据引用\[1\]中的描述，如果输出的数据大小不在激活函数的范围内（例如{-1,1}），那么输出层可以不使用激活函数。这样可以简化计算，并且方便多元非线性拟合和数据预测。

然而，需要注意的是，根据引用\[2\]的描述，多输入多输出训练出来的网络很可能不是只有一个确定解，可能会导致不稳定性。虽然在训练集和测试集上的拟合效果很好，但在真实的输入值上，输出值可能会超出预期范围并且不稳定。

希望这些信息对你有帮助。如果你需要更多详细的信息，可以参考引用\[1\]、\[2\]和\[3\]中提供的链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [bp神经网络，多输入多输出，3层网络matlab程序](https://blog.csdn.net/qq_43158059/article/details/115772434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab BP神经网络训练的心得TIPS——关于多输入多输出](https://blog.csdn.net/weixin_44276743/article/details/129824594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [回归预测 | MATLAB实现BP神经网络多输入多输出回归预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/126396595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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