%%  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

res = xlsread('数据集.xlsx');
%%
num_size = 0.8;% 训练集占数据集比例
dataran = 0; %不打乱数据
%%
    %%  数据分析
    outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
    num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
    num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
    AA1 = res(1:num_train_s,:);
    AA2 = res(num_train_s+1:end-1,:);
    AA3 = res(end,:);
    clear res;
    if dataran == 1 
        AA1 = AA1(randperm(size(AA1, 1)), :);         % 打乱数据集
        AA2 = AA2(randperm(size(AA2, 1)), :);         % 打乱数据集
    end
    res=[AA1;AA2;AA3];
    f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
    %%  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, end)';
    M = size(P_train, 2);

    P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
    T_test = res(num_train_s + 1: end, end)';
    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

智能算法及其模型预测