处理神经网络控制模型的输入变量之间的相关性是一个重要问题，因为相关性会影响神经网络模型的性能和稳定性。以下是处理神经网络控制模型输入变量相关性的一些建议：
数据预处理：在输入神经网络之前，可以对数据进行预处理，包括标准化、归一化和去除相关性较强的变量。标准化和归一化可以使数据在相似的尺度上，有利于神经网络的训练；去除相关性较强的变量可以减少输入变量之间的冗余信息，提高模型的泛化能力。
特征选择：可以利用特征选择的方法，如相关性分析、方差分析、主成分分析等，来选择对目标变量影响较大的输入变量，减少相关性较强的变量对模型的影响。
神经网络结构设计：可以通过调整神经网络的结构，如增加隐藏层、调整神经元数量等，来适应输入变量之间的相关性。例如，可以使用具有记忆功能的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来处理时间序列输入变量的相关性。
数据采样：对于相关性较强的输入变量，可以采用欠采样、过采样或者合成少数类过采样（SMOTE）等方法，来平衡相关性较强的变量对模型的影响。
模型评估与调参：在训练神经网络模型时，可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能，并根据模型的表现进行调参，以提高模型对输入变量相关性的适应能力。
综上所述，处理神经网络控制模型输入变量之间的相关性需要综合考虑数据预处理、特征选择、模型结构设计、数据采样和模型评估与调参等多个方面的因素，以提高模型的性能和稳定性。