写一个使用神经网络控制控制温度的程序

由于没有给出具体的场景和数据，以下是一个简单的使用神经网络控制温度的程序框架：

准备数据：收集温度、湿度等环境数据，以及控制系统的输入数据（例如加热器的开关状态），作为训练和测试神经网络的数据集。
设计神经网络：选择适当的神经网络结构和参数，例如多层感知器（MLP）或循环神经网络（RNN）等，并设置损失函数和优化器。
训练神经网络：使用数据集训练神经网络，调整权重和偏置，使得神经网络能够预测环境变化和控制系统输入的关系。
测试和评估：使用另外的测试数据集，测试神经网络的准确性和效果，并对结果进行评估和改进。
应用到实际控制系统：将训练好的神经网络应用到实际的控制系统中，例如通过传感器收集环境数据，将预测结果作为控制系统的输入，控制加热器或冷却器等设备的开关状态，以达到控制温度的目的。

注意：以上仅为一个简单的框架，具体实现需要根据具体场景和数据进行调整和优化。