给我一份matlab的excel数据集的GA优化BP预测的有决定系数及对比图的代码

以下是一个基于MATLAB的GA-BP预测代码，其中使用了一个Excel数据集，并且输出了预测结果的决定系数和与实际结果的对比图：

% 读取Excel数据集
data = xlsread('data.xls');

% 数据预处理
X = data(:,1:end-1)';
Y = data(:,end)';

% 设定神经网络参数
inputSize = size(X,1);
hiddenSize = 10;
outputSize = 1;

% 定义神经网络模型
net = feedforwardnet(hiddenSize);

% 配置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(w) neuralNetFitness(w, X, Y, inputSize, hiddenSize, outputSize);

% 进行遗传算法优化
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'Display', 'iter');
[weights, fitness] = ga(fitnessFcn, inputSize*hiddenSize + hiddenSize*outputSize, [], [], [], [], [], [], [], options);

% 将优化后的权重赋值给神经网络
net = setwb(net, weights');

% 训练神经网络
net = train(net, X, Y);

% 预测测试数据
test = xlsread('test.xls');
Xtest = test(:,1:end-1)';
Ytest = test(:,end)';
Ypredict = net(Xtest);

% 计算预测结果的决定系数
r2 = 1 - sum((Ytest - Ypredict).^2) / sum((Ytest - mean(Ytest)).^2);
disp(['决定系数: ' num2str(r2)]);

% 绘制预测结果和实际结果的对比图
figure;
plot(Ytest, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(Ypredict, 'r--', 'LineWidth', 2);
legend('实际结果', '预测结果');
xlabel('样本编号');
ylabel('目标变量');
title('预测结果和实际结果的对比图');

% 定义适应度函数
function fitness = neuralNetFitness(weights, X, Y, inputSize, hiddenSize, outputSize)
    % 将权重转换为神经网络格式
    net = feedforwardnet(hiddenSize);
    net = setwb(net, weights');
    
    % 训练神经网络
    net = train(net, X, Y);
    
    % 预测数据
    Ypredict = net(X);
    
    % 计算预测结果的均方误差
    mse = sum((Ypredict - Y).^2) / length(Y);
    
    % 计算适应度
    fitness = 1 / mse;
end

注意，此代码仅供参考，具体需要根据你的数据集和需求进行调整。同时，使用GA-BP方法进行神经网络训练需要注意的一些问题，例如遗传算法的参数设置、适应度函数的设计等。