P=[0.34 0.38 0.2 0.1 0.08 0.26 0.52 0.58 1 0.82 0.1 0.1 0
0.24 0.3 0.24 0.12 0.1 0.18 0.5 0.52 1 0.8 0.12 0.14 0.12
0.28 0.32 0.22 0.06 0.08 0.22 0.42 0.54 0.96 0.8 0.12 0.1 0.06
0.36 0.4 0.22 0.12 0.12 0.22 0.44 0.62 0.96 0.82 0.2 0.18 0
0.32 0.34 0.26 0.12 0.08 0.18 0.36 0.44 0.96 0.88 0.1 0.12 0.02
0.24 0.32 0.24 0.14 0.1 0.14 0.4 0.4 0.76 0.88 0.1 0.1 0.08
]';

T=[0.24 0.3 0.24 0.12 0.1 0.18 0.5 0.52 1 0.8 0.12 0.14 0.12
0.28 0.32 0.22 0.06 0.08 0.22 0.42 0.54 0.96 0.8 0.12 0.1 0.06
0.36 0.4 0.22 0.12 0.12 0.22 0.44 0.62 0.96 0.82 0.2 0.18 0
0.32 0.34 0.26 0.12 0.08 0.18 0.36 0.44 0.96 0.88 0.1 0.12 0.02
0.24 0.32 0.24 0.14 0.1 0.14 0.4 0.4 0.76 0.88 0.1 0.1 0.08
0.24 0.32 0.2 0.12 0.14 0.2 0.44 0.52 0.9 0.78 0.22 0.24 0.02
]';

threshold=[0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1;0,1];

net=newff(threshold,[27,13],{'tansig','logsig'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.goal=0.0001;
LP.lr=0.1;

net=train(net,P,T);
P_test1=[0.24 0.32 0.24 0.14 0.1 0.14 0.4 0.4 0.76 0.88 0.1 0.1 0.08]';
Out1=sim(net,P_test1)%检验样本
P_test=[0.24 0.32 0.2 0.12 0.14 0.2 0.44 0.52 0.9 0.78 0.22 0.24 0.02]';
%plot(1:13,P_test-Out1)

Out=(sim(net,P_test))

%plot(1:13,Out1,'or',1:13,P_test1,'-b')