写一个神经网络控制控制温度的复杂程序

这是一个简单的神经网络控制控制温度的复杂程序：

1. 首先，我们需要收集温度数据，包括当前温度、目标温度和环境变量，如湿度、风速等。

2. 接下来，我们需要设计一个神经网络模型，该模型将采用当前温度和环境变量作为输入，并输出控制器的动作。

3. 我们可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras构建神经网络模型，以便可以轻松地进行训练和优化。

4. 使用标准的反向传播算法来训练模型，以便它可以学习如何根据环境变量和目标温度来调整温度控制器的输出。

5. 在模型训练完成后，我们可以将其部署到实际的温度控制器中，并进行测试和调整。

6. 最后，我们可以不断地对模型进行优化，以提高其性能和准确性，并实现更智能的温度控制系统。