%%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
result1 = xlsread('数据集.xlsx');
result=result1(1:300,:);
%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
kim = 2; % 延时步长（前面多行历史数据作为自变量）
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测
nim = size(result, 2) - 1; % 原始数据的特征是数目
%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1 + zim, 1: end - 1)', 1, ...
(kim + zim) * nim), result(i + kim + zim - 1, end)];
end
%% 数据集分析
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.80; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征长度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
f_ = size(P_train, 1); % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 创建元胞或向量，长度为训练集大小；
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(t_train,2),1);
for i=1:size(p_train,2)
XrTrain{i,1} = p_train(:,i);
YrTrain(i,1) = t_train(:,i);
end
% 创建元胞或向量，长度为测试集大小；
XrTest = cell(size(p_test,2),1);
YrTest = zeros(size(t_test ,2),1);
for i=1:size(p_test,2)
XrTest{i,1} = p_test(:,i);
YrTest(i,1) = t_test (:,i);
end
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
fitness = @fical;
智能算法及其模型预测
