写一个从excel导入数据，预测精准度比较高的RNN程序

好的，以下是一个从Excel导入数据，使用RNN进行预测的程序，能够在预测精准度上取得较好的效果：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 将数据划分为训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.7)
test_size = len(scaled_data) - train_size
train_data, test_data = scaled_data[0:train_size, :], scaled_data[train_size:len(scaled_data), :]

# 创建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu'))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3), train_data[:, 3], epochs=100, batch_size=32)

# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3))

# 反归一化
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1))

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(actual, predicted)
print("均方误差：", mse)

该程序的步骤如下：

1. 从Excel文件中读取数据，并使用MinMaxScaler进行数据归一化。

2. 将数据划分为训练集和测试集。

3. 创建RNN模型，包括一个SimpleRNN层和一个全连接层。

4. 使用训练集进行模型训练。

5. 在测试集上进行预测，并反归一化得到预测值和实际值。

6. 计算均方误差，评估预测精准度。

注意，这里的数据假设有4列，前3列是输入，最后1列是输出，您需要根据自己的数据进行相应的修改。同时，您也可以根据需要调整模型的超参数，如SimpleRNN层的units、epochs、batch_size等，以提高预测精准度。