基于OLS 算法完成MG 时间序列问题

function main（）
InDim = 4;                              %输入维数
OutDim = 1;                             %输出维数                   
SamNum = 3000;                          %训练样本数
TestSamNum = 500;                       %测试样本数
SP = 0.6;                               %隐节点扩展常数
ErrorLimit = 0.9;                       %目标误差
x（1） = 1.2;                             %初始值从1开始
%训练起始点
StartSamNum = 202;
% 训练终止点
EndSamNum = StartSamNum + SamNum -1;
%测试样本起始点
TestStartNum = 5002;
%测试样本终止点
EndTestNum = TestStartNum + TestSamNum - 1;
%Mackey-Glass 序列终止点
EndMG = 5600;
StartSamOutNum = StartSamNum + 85;                         %期望输出起始点
StartTestSamOutNum = TestStartNum +85;                     %测试期望输出起始点
EndSamOutNum = EndSamNum + 85;                             %期望输出终止点
EndTestSamOutNum = EndTestNum+85;                          %测试期望输出终止点
for t = 1:EndMG
if t <= 17
    x（t+1） = x（t） -0.1*x（t）;
else
   x（t+1） = x（t） + （0.2 * x（t-17）/（1+x（t-17）^10）-0.1*x（t））;
end
end
%figure
%plot（1:t+1x）
%SumIn =[x（t-18）x（t-12）x（t-6）x（t）] ; 
%TestSumIn = x（:5002:5501）;
SamIn = [];
for t = StartSamNum:EndSamNum
     SamInOne = [x（t-18）x（t-12）x（t-6）x（t）]‘;
     SamIn = [SamIn SamInOne];                                         %训练样本输入4*3000；
end
TestSamIn=[];
for t = TestStartNum:EndTestNum
    TestSamInOne =  [x（t-18）x（t-12）x（t-6）x（t）]‘;
    TestSamIn = [TestSamIn TestSamInOne] ;                             %测试样本输入4*500
end
rand（‘state‘sum（100*clock））
NoiseVar = 0.1;
Noise = NoiseVar * randn（1SamNum）;
SamOutNNoise = [];
for i = StartSamOutNum:EndSamOutNum                                      %无噪声期望输出
    SamOutNNoise = [SamOutNNoise x（i）];
end
SamOut =  SamOutNNoise + Noise;                                    %添加噪声的期望输出
TestSamOut = [];
for i