解决利用Matlab进行BP神经网络训练时出现的问题：警告：PREMNMX is an obsolete function._use mapminmax instead, type help premnmx for bug w

        PREMNMX函数（PRe-process MINMAX）是MATLAB神经网络工具箱中的一个过时函数，用于对数据进行最小-最大值归一化。它将输入矩阵归一化到指定的范围，例如[0, 1]。然而，由于其不够灵活和功能有限，MATLAB建议使用函数MAPMINMAX代替。MAPMINMAX函数（Map Input-Output to New Range）是MATLAB神经网络工具箱中用于数据预处理的推荐函数。它将输入数据映射到指定的范围，同时计算并保留用于后续数据还原的参数。这种方法不仅支持最小-最大值归一化，还支持其他类型的数据转换和标准化，还提供了更多参数和选项来满足不同的预处理需求，十分具有实效性。

在matlab中利用BP神经网络进行一组数据的训练和预测时，出现了警告：

警告: PREMNMX is an obsolete function.
> 位置：nnerr.obs_fcn (第 17 行)
位置: premnmx (第 23 行) 
          Use MAPMINMAX instead, type HELP PREMNMX for bug warning.

        发生该错误的原因是利用PREMNX函数进行归一化处理在更新后的matlab版本已经不适用了，系统提示PREMNMX函数已过时，建议使用MAPMINMAX函数代替，接下来以一个例子介绍如何将代码中使用PREMNMX函数的部分改为使用MAPMINMAX函数，并且输出训练后返归一化的数据，计算真实数据和预测数据的误差。

        在神经网络中，数据归一化是一种常用的预处理技术，用于将输入和输出数据映射到特定的范围，以改善神经网络的训练和性能。数据归一化可以有效地将数据值缩放到相对较小的范围，以避免在训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸等问题。在反向传播（Backpropagation）神经网络中，通常需要进行数据归一化和反归一化。

原始神经网络中利用PREMNMX函数进行归一化处理的代码为：

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 对于输入矩阵p和输出矩阵t进行归一化处理

其中，p表示输入数据矩阵，t表示目标数据矩阵，即输出数据矩阵。

将其修改为MAPMINMAX函数使用的代码示例为：

% 利用 mapminmax 函数对数据进行归一化
[pn, ps_p] = mapminmax(p); % 对输入矩阵 p 进行归一化处理
[tn, ps_t] = mapminmax(t); % 对输出矩阵 t 进行归一化处理

对应的，我们需要对返归一化时的原始代码进行修改，返归一化的原始代码为：

%利用原始数据对BP网络仿真
an=sim(net,pn);           
a=postmnmx(an,mint,maxt); 
pnew=p;  
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); 
anewn=sim(net,pnewn);            
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)；

同样的，对应于PREMNMX函数所使用的postmnmx函数和tramnmx函数也存在对应的问题，可以直接利用MAPMINMAX函数进行简化：

% 利用原始数据对 BP 网络仿真
an = sim(net, pn); % 用训练好的模型进行仿真
a = mapminmax('reverse', an, ps_t); % 把仿真得到的数据还原为原始的数量级；

为了更好的进行仿真结果对比以及相对误差的计算，可以添加下述代码进行结果展示：

% 输出原始数据和仿真结果进行对比
disp('Original Data and Simulated Data Comparison:');
disp('--------------------------------------------');
disp('Original Data (Target):');
disp(t);
disp('Simulated Data (Output):');
disp(a);
 
% 计算相对误差
error= abs(t - a) ./ t;
disp('Relative Errors:');
disp(error);

        由此，只需要定义好输入矩阵p和输出矩阵t的具体数值，并且注意好相应的数据维度，便能够解决该问题，实现从PREMNMX函数改为使用MAPMINMAX函数。