第一步：运行BP_CCPP.m
　　　　得到并保存传统BP预测，初始权值和阈值w1_BP(w1 B1 w2 B2)，BP网络(BP_net)，和结果。
第二部：运行GABP_CCPP.m
　　　　得到并保存GABP预测，初始权值和阈值(x)，优化后的权值和阈值w1_GABP(w1 B1 w2 B2)，BP网络(GA_BP_net)，和结果。
第三部：运行sum_BP.m
　　　　用第一步和第二部得到的网络分别预测，得到结果对比和图形。
第四部：运行WB.m
　　　　得到部分权值和阈值图。(First step: run BP_CCPP.m　　　　　　Get and save traditional BP prediction, initial weight and threshold value w1_BP (W1 B1 W2 B2), BP network (BP_net), and results.　　　　　　The second part: running GABP_CCPP.m　　　　　　Get and save GABP prediction, initial weight and threshold (x), optimized weight and threshold value and threshold w1_GABP (W1 B1 W2 B2), BP network (GA_BP_net), and results.　　　　　　The third part: running sum_BP.m　　　　　　The first and second networks are used to predict the results, and the results are compared and the figures are obtained.　　　　　　The fourth part: running WB.m　　　　　　Get some weight and threshold graph.)