粒子群优化算法的RBF模型，做预测

对于RBF神经网路模型，利用粒子群优化算法进行对权值优化，达到准确的预测效果！

function [pBsJ] = fitness（pBsJ）
alfa = 0.05;
xite = 0.85;
q=[-3.12323626172040-6.34756511304356-7.61703017707111;-3.02705941820563-6.38348709378487-7.60544142835878;-2.92991528121886-6.41098907465023-7.61570370564671;-2.83156270507551-6.42102079927255-7.62012786018331;-2.73155025554411-6.40952194606452-7.61634991104920;-2.62992624293768-6.37839752187375-7.62777092385580;-2.52761619869594-6.34796152802380-7.66522529537390;-2.42499681831979-6.32290755105878-7.69794143830816;-2.32173394334543-6.28867998545371-7.69780608572424;-2.21819298929538-6.24241164801849-7.67675496216192;-2.11525735546518-6.20236772266123-7.66753966192937;-2.01263066463152-6.18438427099976-7.68649090748129;-1.90924440425577-6.18180554867911-7.70141778506019;-1.80569743123040-6.17647315260153-7.68553715796493;-1.70346165073534-6.16589033138520-7.64499797375940;-1.60205900917060-6.15787144764095-7.60151568144630;-1.49976180231709-6.14078148220441-7.58268138028773;-1.39654007577315-6.11031806583075-7.57870313306055;-1.29444255476843-6.09369531960335-7.57240967670088;-1.19395275533898-6.10306949892397-7.55688563580507;-1.09366538268588-6.11022237678616-7.53382058639530;-0.992322980126154-6.09762480641794-7.52580996581731;-0.889530757435517-6.08076855220282-7.53852351705190;-0.787208083815538-6.07598966695631-7.56019896910642;-0.686594548885337-6.08321310459954-7.55397064577974;-0.586395425119030-6.08625478328750-7.51223606339414;-0.485385987357824-6.08030034117237-7.48483462422498;-0.383297739094151-5.80513286384486-7.48332404422466;-0.281452307680863-5.26242062047982-7.17636363800921;-0.181487298695420-4.72247809001461-6.55152376345024;-0.0829707098306299-4.18511577721323-5.90223728729564;0.0156881486271623-3.63910058979759-5.25507194346712;0.115455235213600-3.08366914888307-4.63264278847935;0.216083013405824-2.51989449896061-4.01482851291363;0.316720057405733-1.94871573585068-3.37732404819731;0.416671576245438-1.37826442915656-2.73360960968957;0.515673049913172-0.805673540098962-2.09794320246237;0.614513061673228-0.233087313445214-1.45032998199190;0.7136647272551880.340942771341247-0.797719021621344;0.8123458285605760.921959165053725-0.141150896299827;0.9100115717218811.493277345640600.526759932847092;1.007621292979072.055027562685641.19085844977390;1.106627705055822.648343737285171.86178068657662;1.206732410605033.288675297965112.54329129100665;1.306020324957513.929084065143743.22206275161446;1.402874945282114.530454646146993.89101666753372;1.498222064720295.105004056496054.55885783138998;1.594476253531375.687505396200225.23838957192404;1.692013888622766.288373323104345.93142913161426;1.789718556936876.917432703775986.64540166184769;1.886701737471807.568133983492907.36753885401814;1.983519968589928.213313023982218.06067198759292;2.081821507762908.851112972353038.73060800227291;2.180691635552239.497505845298089.41456880013283;2.2776697043398910.154659773792810.07529

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      61792  2019-04-22 21:26  Copy_of_1\a.mat

     文件      46329  2019-04-22 21:26  Copy_of_1\a1.mat

     文件      15666  2019-04-22 21:26  Copy_of_1\a2.mat

     文件     141262  2019-04-22 21:23  Copy_of_1\fitness.m

     文件       1601  2019-04-23 09:57  Copy_of_1\forecast.m

     文件   35283390  2019-04-20 16:32  Copy_of_1\matlab.mat

     文件        280  2019-04-23 10:34  Copy_of_1\pfile1.mat

     文件       3191  2019-04-22 21:37  Copy_of_1\PSO.m

     目录          0  2019-04-24 09:40  Copy_of_1

----------- ---------  ---------- -----  ----

             35553511                    9