SSA+BP时间序列预测模型实战优化版

黑白配风格的代码结构挺清晰，逻辑分层也比较合理。SSA+BP 的组合模型在时间序列预测这块儿确实挺有看头的，前面先用 SSA 掉噪声，再上 BP 做拟合，思路蛮实用的。

训练过程走得也不绕，直接把数据预、模型训练和预测流程讲得比较清楚。代码是 Python 写的，变量名、函数名都挺直观，train_model()、predict()那类方法基本一看就懂，还附了详细注释，改下数据就能直接跑起来。

误差评估这块用了常见的 MSE 指标，对模型优化有参考价值。你要是想提升精度，可以自己调下神经网络的层数或节点数。

比较适合在金融、气象、能源这类场景试试水，比如预测股市 K 线、气温波动、负载需求啥的都还挺合适。

对了，还有好几个相关模型也能搭着用，像GA 优化 BP、粒子群优化 BP、甚至麻雀搜索这些，都在下面放链接了，你可以根据需求试一圈。

如果你正好在做时间序列建模，又想找点靠谱的参考代码，这份资源可以先拿来练练手，跑通流程之后再搞优化也不晚。