用python写出BP神经网络预测模型代码，输入一列单变量2526个时间序列数据，输出MAPE、RMSE、相关系数和最近800个时间序列预测图

好的，以下是一个简单的BP神经网络预测模型代码，输入数据为一列单变量2526个时间序列，输出包括MAPE，RMSE，相关系数和最近800个时间序列的预测图。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
y = data['y'].values
X = np.array(range(1, 2527)).reshape(-1, 1)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 建立模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=1)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MAPE和RMSE
mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))

# 计算相关系数
corr = np.corrcoef(y_test, y_pred)[0][1]

# 绘制预测图
plt.plot(X_test[-800:], y_test[-800:], label='true')
plt.plot(X_test[-800:], y_pred[-800:], label='pred')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

print('MAPE: %.2f%%' % mape)
print('RMSE: %.2f' % rmse)
print('Correlation coefficient: %.2f' % corr)

在代码中，我们使用sklearn库中的MLPRegressor类来建立BP神经网络模型，使用mean_absolute_error、mean_squared_error和r2_score等函数来计算MAPE、RMSE和相关系数，使用matplotlib库来绘制预测图。最后输出MAPE、RMSE和相关系数的值。