This is the algorithm of the pork price prediction model that I tried in the school before. Please refer to.

Clear; clc

% P = 0:0. 1:2 * pi； t = sin(P)； pnew = 0:0.0 1:2 * pi；

p = 1985:2009；

T=[33 139.6， ...

337 19. 1,32773,3422 1.8,3528 1,36240.8,36964.6,3842 1,39300,4 146 1.9, ...

44 169.2,36283.6,40034.8,42256.3,43 144.2,4 1633.6,4 1950.5,4 1776.2, ...

4 138 1.8,42 123.4,433 19. 1,4 1850.4,43989.5,46264,48204.8];

[pn，minp，maxp，tn，mint，maxt]=premnmx(P，T)； %

net = newff(minmax(pn)，[5 6 1]，{'tansig '，' logsig '，' purelin'}，' trainlm ')；

% net = init(net)；

net . train param . show = 50； % shows the interval steps of training results.

net . train param . epochs = 10000； % Maximum number of training steps

net . train param . goal = 0.0 1； % training target error

net . train param . lr = 0.05；

[net，tr]=train(net，pn，TN)；

pnew = 1985:20 10；

pnewn=tramnmx(pnew，minp，maxp)；

anewn=sim(net，pnewn)；

tnew=postmnmx(anewn，mint，maxt)

%tnew=sim(net，pnew)；

plot(P，T，' * '，pnew，tnew，' r ')；

% P = 0:2 * pi； t = sin(P)； pnew = 0:0. 1:2 * pi；

%

%