%% 该代码为基于PSO和BP网络的预测
%% 清空环境
clc
clear
% %读取数据
load CHE2.mat
%节点个数
inputnum=17;
hiddennum=16;
outputnum=1;
% % %训练数据和预测数据
% % input_train=input(1:1900,:)';
% % input_test=input(1901:2000,:)';
% % output_train=output(1:1900)';
% % output_test=output(1901:2000)';
%
%
% %训练数据和预测数据
% input_train=input(1:91,:)'; %输入训练数据，前1900个输入数据
% input_test=input(92:106,:)'; %输入预测数据，后100个输入数据
% output_train=output(1:91)'; %输出训练数据，前1900个输出数据
% output_test=output(92:106)'; %输出预测数据，后100个输出数据
%
%
% %选连样本输入输出数据归一化
% [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
% [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%
% %构建网络
% net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
temp=randperm(size(YINSU,1));
inpu
