我已有800个输入、输出Excel数据样本，输入为两特征的数据，每个样本的输出为30*30的矩阵，现在需要用输入样本预测输出，用什么网络模型可以处理合适，怎样处理数据？
你这种输入的维度低，输出维度高的，可以用自编码器进行升维。
您提供的输出数据为800个30x30的矩阵，这是一个具有3D形状的张量。要处理这种类型的数据，您可以使用卷积神经网络（CNN）模型。
CNN是专门用于图像分类和处理的神经网络，可以有效地识别和提取图像中的特征。在您的情况下，您可以使用3D卷积神经网络模型，以便能够处理您的800个30x30矩阵。这种模型可以将每个矩阵作为输入，并对其进行卷积和池化操作，以提取图像中的特征。然后，可以将提取的特征传递给全连接层，以进行分类或其他任务。
另外，您还可以考虑使用一些经典的3D CNN模型，如C3D（Convolutional 3D）和3D ResNet等。这些模型都是专门为3D数据设计的，并已在许多计算机视觉任务中得到了证明。