基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测
神经网络是一种被广泛应用于机器学习和人工智能领域的工具，它可以通过训练来学习输入和输出之间的关系。在回归预测问题中，神经网络可以通过学习历史数据来预测未来的结果。本篇文章将介绍如何使用DNN神经网络实现多输入多输出数据回归预测，并附上Matlab代码。
一、数据集准备
首先，我们需要准备一个包含多个输入变量和多个输出变量的数据集。这个数据集可以从任何可靠的数据源中获得，例如股票市场数据、气象数据等。在本例中，我们使用UCI机器学习库中的"Combined Cycle Power Plant"数据集，该数据集包含5个输入变量和1个输出变量。我们将使用其中80%的数据作为训练数据，20%的数据作为测试数据。
以下是数据集导入和处理代码：
% 导入数据集
data = readtable('powerplant.csv');
% 分割训练和测试数据
train_ratio = 0.8;
train_size
