MATLAB多个自变量的神经网络

MATLAB中可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建多个自变量的神经网络。具体步骤如下：

1. 准备数据：准备包含多个自变量和一个因变量的数据集。

2. 创建神经网络：使用神经网络工具箱中的“New Network”按钮创建一个新的神经网络。

3. 配置网络：在“New Network”窗口中，选择“Feedforwardnet”类型的网络，并设置输入层和输出层的大小。

4. 训练网络：使用“train”函数来训练神经网络。可以选择不同的训练算法和参数来优化网络的性能。

5. 测试网络：使用测试数据集来评估神经网络的性能。

6. 应用网络：使用训练好的神经网络来预测新数据的结果。

需要注意的是，多个自变量的神经网络需要更多的数据来训练和测试，并且需要选择合适的网络结构和训练算法来获得较好的性能。