（急）如何用MATLAB建立ANN（人工神经网络模型）？

问题描述：
有两个自变量，一个因变量，10个样本（这里就取少一点好了）。用实际问题来表述，假设一个股票，开盘价 x1，收盘价 x2，第二天的股价 y。 那用神经网络来预测的目的是，根据10天的开盘价和收盘价，来预测未来股价。显然，这里的y与x1和x2相关，我们要训练一个网络（net）来让他尽可能的预测一个y

MATLAB程序

clc
clear
load data input output
%input就是包含了x1和x2 10天数据的矩阵，说白了就是20个数的矩阵。output是y的一个向量，%10个数
%需要自己找一些数据赋值给input和ouput

P=input;
T=output;
%这里P和T必须是 x1 x2和y的行向量组合。对于P，x1是行向量，x2是行向量。P=[x1;x2]; T=y. y是行向量

Epochs=5000;
NodeNum=12; TypeNum=1;
TF1='logsig'; TF2='purelin';
%设置一些初始参数，Epochs是迭代上限次数，NodeNum是第一个隐藏层的神经元个数，%TypeNum是几层。TF1和TF2分别定义了几个传递函数。

net=newff(minmax(P),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2},'trainlm');
%建立一个神经网络，训练输入和输出数据都有了，设置隐藏层的个数。

net.trainParam.epochs=Epochs;
net.trainParam.goal=1e-4;
net.trainParam.min_grad=1e-4;
net.trainParam.show=200;
net.trainParam.time=inf;
%设置一些训练时的参数，第一个是每次训练的最大迭代次数；

net=train(net,P,T);
%开始网络训练

P_test=P;
B_test=T;
%就用原始的数据进行测试

X=sim(net,P_test);
%测试

Erro=abs(B_test-X);
sigma=std(Erro);
%计算出预测值和实际值的误差，求出方差。将来方差可以用来随机调整