A115-SMA-BP基于黏菌算法优化BP神经网络时间序列预测
【购买前必看】
1、关于我们：
我们是全职的技术团队，跟闲鱼上大部分兼职都不一样，所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？
2、关于业务
我们只做python，尤其擅长sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。注意：号称java/c/php啥都会的那100%是骗人的，淘宝上这种虚假宣传特别多！。
3、关于项目：
我们从2018年开始，就专注于毕设、数学建模、会议期刊论文，已有6年，积累了数百个项目，案例官网：www.zzgcz.com。更多私密项目无法展示，联系微信定制：zzgcz_com。
4、关于售后
1）敢承诺100%项目均在本地运行通过，包远程运行安装。
2）所有项目都是我们自己写的，二次修改起来非常容易。
5、关于定制
我们定制开发90%来源于老客户推荐。淘宝上基本被中介垄断了，抽成高达50%以上。他们的模式是：填资料拉群找兼职技术，诱骗你下单，要么技术摆烂最后一天说做不了全退，要么给你一堆烂代码让你退一半，退款率在80%以上。
我们全职定制1-2天可完成，没有中介费！远程验收满意后再付全款
代码说明：
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数据读取与预处理：
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load_data函数从CSV文件读取数据。 -
使用
MinMaxScaler进行归一化处理，并构建具有滞后特征的训练集和测试集。 -
BP神经网络：
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BPNeuralNetwork类定义了一个简单的两层BP神经网络，包括前向传播方法和参数获取/设置方法。 -
黏菌算法优化：
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SlimeMoldOptimizer类实现了基本的黏菌算法，用于优化BP神经网络的参数（权重和偏置）。 -
优化过程中记录每次迭代的最佳适应度，以便后续可视化。
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评估与可视化：
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使用
evaluate函数计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。 -
plot_results函数生成预测效果图、优化迭代图和相关分析图，并保存为PNG文件。 -
主函数：
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设置参数，执行数据模拟、读取、预处理。
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初始化BP神经网络和黏菌算法优化器，进行参数优化。
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训练优化后的模型，进行预测并评估性能。
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生成并保存可视化图表。
运行说明：
确保安装了必要的Python库：
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
将上述代码保存为sma_bp_time_series.py，然后在终端运行：
python sma_bp_time_series.py
运行后，将生成以下文件：
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time_series_data.csv：模拟的时间序列数据。 -
results_prediction.png：预测效果图。 -
results_optimization.png：优化迭代过程图。 -
results_correlation.png：预测结果与真实值的相关性图。
