feedforwardnet怎么用？

使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络的步骤如下：

1. 准备数据：将数据拆分为训练集、验证集和测试集，并对其进行必要的预处理。例如，将数据归一化可以提高神经网络的性能。

2. 创建神经网络：使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络。例如，创建一个包含一个隐藏层和10个神经元的神经网络可以使用以下代码：

net = feedforwardnet(10);

这将创建一个具有10个神经元的隐藏层和一个神经元的输出层的神经网络。

3. 配置神经网络：使用configure函数可以进一步配置神经网络，例如指定训练算法、训练参数和性能函数等。

4. 训练神经网络：使用train函数对神经网络进行训练。例如，使用Levenberg-Marquardt算法进行训练可以使用以下代码：

net.trainFcn = 'trainlm';
net = train(net, X_train, y_train);

其中X_train和y_train是训练集的输入和输出数据。

5. 测试神经网络：使用神经网络对测试集进行预测，并计算预测结果的性能指标，例如均方误差和相关系数等。

y_pred = net(X_test);
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
r = corrcoef(y_test, y_pred);

其中X_test和y_test是测试集的输入和输出数据。

6. 使用神经网络进行预测：使用train函数训练好的神经网络可以用于新数据的预测，例如：

y_pred_new = net(X_new);

其中X_new是新数据的输入数据。

这些步骤只是使用feedforwardnet函数创建和训练前馈神经网络的基本步骤，具体实现可能因问题而异，并且需要根据实际情况进行调整。