神经网络控制需要的数据包括输入数据、输出数据以及训练数据。输入数据是指用于神经网络模型的输入变量，可以是各种各样的数据，比如传感器采集到的实时数据、历史数据等。输出数据是指神经网络模型生成的输出结果，也可以是各种形式的数据，比如控制指令、预测结果等。训练数据是用于训练神经网络模型的数据集，包括输入数据和对应的输出数据，通过这些数据来不断调整神经网络模型的参数，使其能够更准确地预测输出结果。
在实际应用中，神经网络控制可能需要的输入数据包括环境变量、传感器数据、历史数据等，输出数据可以是控制指令、预测结果等。在工业控制中，可以通过传感器实时采集到的数据作为输入，然后通过神经网络模型生成控制指令，实现对生产过程的智能控制。在金融领域，可以利用历史数据作为输入，通过神经网络模型来预测股市走势等。
神经网络控制需要的数据应该是多样化、全面的，以确保神经网络模型能够学习到各种不同的情况和规律，从而提高控制的准确性和鲁棒性。同时，数据的质量也非常重要，需要确保数据的准确性和完整性，避免噪声和异常数据对神经网络模型的影响。在实际操作中，可以通过数据预处理、特征工程等方法来提高数据的质量和多样性，从而提高神经网络控制的效果。
因此，神经网络控制需要的数据是多样化、全面的输入数据、输出数据和训练数据，数据的质量和多样性对神经网络模型的效果至关重要。在实际应用中，需要注重数据的采集、处理和准备工作，以确保神经网络控制能够取得良好的效果。