麻雀算法SSA优化BP神经网络未来预测，SSA-BP神经网络时序预测，单列数据递归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。_神经网络预测未来数据spss

%%  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（时间序列的单列数据）
result = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_samples = length(result);   % 样本个数 
kim =  12;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =   1;                      % 预测未来多少数据（跨zim个时间点进行预测）
ST  = 100;                      % 递归预测未来多少数据

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end

%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 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, 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);

%%  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);

智能算法及其模型预测