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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
…

代码说明：

1. 数据读取与预处理：

   1. load_data函数从CSV文件读取数据。
   2. 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。

2. BP神经网络：

   1. 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。

3. 黏菌算法优化：

   1. 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）。
   2. 优化过程中记录每次迭代的最佳适应度，以便后续可视化。

4. 评估与可视化：

   1. 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）。
   2. 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。

5. 主函数：

   1. 设置参数，执行数据模拟、读取、预处理。
   2. 初始化BP神经网络和黏菌算法优化器，进行参数优化。
   3. 训练优化后的模型，进行预测并评估性能。
   4. 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：

• 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。
  

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