线性回归通过建立一个线性模型来对具有连续值的目标变量预测。它可以使用神经网络来构建。

以下是一个简单的例子，说明如何使用神经网络解决线性回归问题：

1. 数据集准备：首先，你需要准备数据集来训练神经网络。数据集一般包括输入（特征）和输出（目标）两部分。例如，我们可以创建一个简单的数据集，表示房屋的大小与价格的关系。

2. 模型构建: 创建一个神经网络模型，其中输入层具有与特征数目相同的节点数，输出层具有一个节点（因为我们只需要预测一个连续值），中间层的节点数目可以根据实际需要调整。

3. 模型编译: 使用均方误差作为损失函数，随机梯度下降或其他优化器作为优化算法。

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 数据集准备
X = np.array([[1400], [1600], [1700], [1875], [1100], [1550], [2350], [2450], [1425], [1700]]) # 房屋面积
Y = np.array([[245000], [312000], [279000], [308000], [199000], [219000], [405000], [324000], [319000], [255000]]) # 房屋价格

# 模型构建
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, kernel_initializer='normal', activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 模型训练
model.fit(X, Y, epochs=2000, verbose=2)
```

4. 模型预测: 训练好模型后，我们可以使用它来预测新数据的目标值
构建神经网络解决线性回归。