1. Matlab神经网络工具箱预测
这个就是C++与matlab混合编程。但是神经网络工具箱比较特别，它反盗用比较严厉。采用传统的混编方式，可以调用matlab自己的函数，但无法成功调用神经网络工具箱。这一点在mathwork网站上也做了说明。
以C#为例，一般混编有四种方式：
（1）利用Matlab自身编译器，目的是将m文件转换为c或c++的源代码。
（2）利用COM或.NET组件技术。通过MATLAB中的Deploytool工具将m文件编译成dll，然后在系统中调用。
（3）利用Mideva平台。没尝试过。
（4）利用MATLAB引擎技术。该方法相当于在.NET中运行MATLAB程序，获取其结果。优点是操作简单，过程简易。缺点是需要安装Matlab软件。
如果要调用神经网络工具箱，只有使用第四种方法，即引擎技术，其他方法都不可行。这种混编方式仅仅传递参数，因此不涉及到神经网络工具箱的代码，也就没有了防盗用限制。
2. matlab神经网络工具箱预测输入变量
调用formatlong%函数和formatshort%函数可以设置
3. matlab人工神经网络工具箱
Python的优势：Python相对于Matlab最大的优势：免费。
Python次大的优势：开源。
你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python。
但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。
长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。
另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
Matlab的优势：Community. 目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。
Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件如果买了的话做学术研究不错， 如果混合编程比较麻烦。
4. matlab神经网络工具箱怎么预测
神经网络模型，模拟去火模型，灰色预测模型等
5. 面向matlab工具箱的神经网络理论与应用
SIMULINK是MATLAB软件的扩展，它是实现动态系统建模和仿真的一个软件包，它与MATLAB语言的主要区别在于，其与用户交互接口是基于Windows的模型化图形输入，其结果是使得用户可以把更多的精力投入到系统模型的构建，而非语言的编程上。
例如：SIMULINK的一个版本是SIMULINK4.0（包含在MATLAB6.0里），MATLAB5.3里的版本为3.0版，它们的变化不大。 所谓模型化图形输入是指SIMULINK提供了一些按功能分类的基本的系统模块，用户只需要知道这些模块的输入输出及模块的功能，而不必考察模块内部是如何实现的，通过对这些基本模块的调用，再将它们连接起来就可以构成所需要的系统模型（以.mdl文件进行存取），进而进行仿真与分析。 matlab中的simulink主要是面向通信和控制的动态系统仿真。 Simulink是MATLAB的重要工具箱之一，是用来可视化实现系统级建模与动态仿真的有效工作平台。在目前计算机应用日益显露出来的模型化、模块化的趋势下，Simulink必将得到更多人的青睐。