多变量控制神经网络matlab代码

以下是一个基本的多变量控制神经网络的MATLAB代码：

% 训练数据
input_data = [1 2 3 4 5; 2 3 4 5 6; 3 4 5 6 7];
output_data = [6 7 8 9 10; 7 8 9 10 11];

% 神经网络设置
net = newff(input_data, output_data, 10);
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, input_data, output_data);

% 预测新数据
new_data = [4.5 5.5 6.5; 5.5 6.5 7.5];
prediction = sim(net, new_data);
disp(prediction);

在这个例子中，我们首先定义了训练数据和相应的输出数据。然后使用`newff`函数创建一个新的神经网络，并设置了一些参数，如隐藏层大小、训练次数和学习率。接下来，我们使用`train`函数来训练神经网络，并得到一个训练的结果储存在`tr`变量中。最后，我们使用`sim`函数来预测新的数据并输出结果。

请注意，这只是一个基本的例子，实际的多变量控制神经网络可能有更复杂的结构和更多的参数需要设置。