基于秃鹰算法优化BP神经网络(BES-BP)的时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

 

%%  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
% restoredefaultpath
%%  导入数据
f = xlsread('windspeed.xls','Sheet1','B2:B1001');
[x,y]=data_process(f,12);   %步长为12

n=size(x,1);
m=round(n*0.7);        %前70%训练，对最后30%进行预测
P_train=x(1:m,:)';
P_test=x(m+1:end,:)';
T_train=y(1:m,:)';
T_test=y(m+1:end,:)';

%%  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);

%% 节点个数
inputnum  = size(p_train, 1); % 输入层节点数

智能算法及其模型预测