请展示BP神经网络控制车辆的matlab 代码

以下是一个简单的使用BP神经网络控制车辆的matlab代码示例：

% 数据采集
data = readmatrix('vehicle_data.csv % 从csv文件读取运动数据
input_data = data(:, 1:3); % 输入数据包括速度、加速度和转向角度
output_data = data(:, 4); % 输出数据为控制信号

% 数据预处理
[input_data, input_settings] = mapminmax(input_data'); % 归一化处理，保留归一化参数
[output_data, output_settings] = mapminmax(output_data'); % 归一化处理，保留归一化参数

% 神经网络设计
net = feedforwardnet([10, 5]); % 设计一个两个隐藏层，分别有10个和5个节点的BP神经网络
net = configure(net, input_data, output_data); % 配置网络输入和输出层

% 神经网络训练
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练
net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数为1000次
[net, tr] = train(net, input_data, output_data); % 训练网络，并返回训练结果

% 预测控制
test_data = [50, 2, 30]; % 测试数据为速度为50km/h，加速度为2m/s^2，转向角度为30度
test_data_normalized = mapminmax.apply(test_data', input_settings); % 对测试数据进行归一化处理
output = mapminmax.reverse(net(test_data_normalized), output_settings); % 使用训练好的神经网络进行预测，并进行反归一化处理
control_signal = output(1); % 得到控制信号，即转向角度

% 发送控制信号给车辆
send_control_signal(control_signal);

需要注意的是，在实际应用中，还需要进行更加详细的参数设置和优化调整，以达到更好的控制效果。