%% 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
result = xlsread('数据集.xlsx');
%% 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 = 0.85; % 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);
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
f_ = size(P_train, 1)
outdim = 1; % 最后一列为输出
%% 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);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test )';
disp(['搜索：'])
disp(['https://mbd.pub/o/DDR1'])
%% 打印出评价指标
%% disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
%% disp(['评价结果如下所示：'])
%% disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)])
%% disp(['均方误差MSE为： ',num2str(mse2)])
%% disp(['均方根误差RMSEP为： ',num2str(error2)])
%% disp(['决定系数R^2为： ',num2str(R2)])
%% disp(['剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)])
%% disp(['平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)])
%% grid
