评估神经网络控制模型的性能是一个重要的问题，可以通过以下几个步骤来进行评估：
数据准备：首先需要准备好用于训练和测试神经网络的数据。这些数据应该包括输入变量和相应的输出变量，以及可能的其他相关变量。确保数据的准确性和完整性对于评估模型性能非常重要。
模型训练：选择合适的神经网络结构，并使用训练数据对其进行训练。在训练过程中，可以使用交叉验证等技术来优化模型的参数，以提高模型的性能。
模型验证：使用验证数据集来验证训练好的模型的性能。通过比较模型预测值和实际观测值，可以评估模型的预测准确性。常用的指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
模型测试：最后，使用的测试数据集来测试模型的性能。测试数据集应该与训练数据集和验证数据集是相互的，以确保对模型的客观评估。
除了以上方法外，还可以考虑使用交叉验证、学习曲线分析、特征重要性分析等方法来评估模型的性能。同时，还可以使用实际案例进行模型性能评估，比如对于金融领域的神经网络模型可以通过投资组合的回报率来评估模型的效果。
综上所述，评估神经网络控制模型的性能需要充分准备数据，训练模型，并通过验证和测试来评估模型的预测准确性。同时，还可以借助交叉验证、学习曲线分析等方法来提高评估的可信度。