九行代码完成MATLAB bp神经网络预测

P=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
T=[0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];
net=newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%5是隐含层输入数量 往往是2n-2;n为输入层维数
net.trainparam.show=50;%迭代过程50次   %[5,1] 1是T的维度 5输入层大一些比较精确
net.trainparam.epochs=500;%最大循环500次；'traingd'不设置默认为梯度下降
net.trainparam.goal=0.01;%期望目标误差最小值
net=train(net,P,T);%对目标反复训练
Y=sim(net,P);
plot(P,T,P,Y,'o')
%bp采用S函数，输出不宜设置为1，0，可设为0.9，0.1；神经网络适合样本数量多的时候

%建立好网络 预测某个值
%P= ;
%Y=sim(net,P)