选择适当的神经网络控制模型需要考虑以下几个方面：
确定控制目标：首先要明确需要控制的目标是什么，是连续控制还是离散控制，是单变量控制还是多变量控制，这将决定选择何种类型的神经网络结构。
收集数据：收集与控制目标相关的数据，包括输入和输出的变量数据，这些数据将用于训练神经网络模型。
选择神经网络结构：根据控制目标和数据特点，选择合适的神经网络结构，比如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，以及它们的变种。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征选择等，以提高神经网络模型的训练效果。
训练神经网络模型：利用收集到的数据，对选择的神经网络结构进行训练，调整网络参数，使其能够准确地对输入数据进行响应。
模型验证和调优：对训练好的神经网络模型进行验证，检验其在新数据上的表现，根据验证结果进行模型调优。
实时实施：将经过验证和调优的神经网络模型应用到实际的控制系统中，监测其性能并根据需要进行调整。
在选择适当的神经网络控制模型时，还可以考虑采用深度学习技术，结合神经网络模型和传统的控制方法，以及在具体应用领域的成功案例等因素。
关键词：神经网络控制模型、控制目标、神经网络结构、数据预处理、模型验证、深度学习技术