基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测（附带Matlab代码）

基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测（附带Matlab代码）

神经网络是一种强大的机器学习工具，可以应用于多种任务，包括数据回归预测。在本文中，我们将介绍如何使用DNN（深度神经网络）实现多输入多输出数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。

数据回归预测是指根据输入数据来预测输出数据的过程。多输入多输出数据回归预测则是指输入和输出数据都具有多个特征或维度的情况。DNN是一种具有多个隐藏层的深度神经网络，能够学习和表示复杂的非线性关系。

首先，我们需要准备训练和测试数据。假设我们的输入数据包含n个特征，输出数据包含m个特征。训练数据集包括输入样本X_train和对应的输出样本Y_train，测试数据集包括输入样本X_test。

接下来，我们可以使用Matlab中的Neural Network Toolbox来构建和训练DNN模型。下面是一个示例代码：

% 定义DNN模型
hidden_units = 100; % 隐藏层单元数
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