贝叶斯（Bayes)-BP时序预测模型（MATLAB程序＋报告）

1．环境初始化：程序开始时清空所有变量，关闭所有图窗和警告信息，为数据处理提供一个干净的环境。

2．数据导入：从Excel文件 数据集．x1sx`中导入时间序列数据。

3．数据集构造：使用历史数据作为自变量，通过设定的延时步长和预测跨度构造数据集，为机器学习模型提供训练数据。

4．数据集分析和划分：将数据集分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。

5．数据归一化：对训练集和测试集数据进行归一化处理，使模型训练更稳定。

6. 贝叶斯优化：使用贝叶斯优化算法自动寻找神经网络的最优超参数，如隐藏层节点数和学习率。

7．网络训练和预测：使用优化后的参数配置训练前馈神经网络，并对训练集和测试集进行预测。

8．评价指标计算：计算模型在训练集和测试集上的均方根误差（RMSE)、相关系数（R^2)、平均绝对误差（MAE)、平均偏差误差（MBE）和平均绝对百分比误差（MAPE)。

9．结果可视化：绘制预测结果与真实值的对比图，以及贝叶斯优化过程中适应度值的变化。

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