我的数据为excle，有两列，一列是RS，一列是LS,使用时间序列预测，前10个RS和LS预测接下来一个LS，方法使用基于pytorch的BP神经网络 请你给出代码

好的，以下是使用 PyTorch 实现 BP 神经网络进行时间序列预测的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
rs = data['RS'].values
ls = data['LS'].values

# 数据归一化
rs = (rs - np.mean(rs)) / np.std(rs)
ls = (ls - np.mean(ls)) / np.std(ls)

# 定义超参数
input_size = 10
hidden_size = 64
output_size = 1
learning_rate = 0.001
num_epochs = 1000

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(rs) * 0.8)
train_rs = rs[:train_size]
train_ls = ls[:train_size]
test_rs = rs[train_size:]
test_ls = ls[train_size:]

# 定义模型
class BP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        out = torch.relu(self.fc1(x))
        out = self.fc2(out)
        return out

model = BP(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 将数据分成若干段，每段长度为 input_size+1
    for i in range(train_size - input_size):
        inputs = train_rs[i:i+input_size]
        labels = train_ls[i+input_size:i+input_size+1]
        inputs = torch.from_numpy(inputs).float().unsqueeze(0)
        labels = torch.from_numpy(labels).float().unsqueeze(0)
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
test_inputs = torch.from_numpy(test_rs).float().unsqueeze(0)
predicted_ls = model(test_inputs).detach().numpy().reshape(-1)
predicted_ls = predicted_ls * np.std(ls) + np.mean(ls)
test_ls = test_ls * np.std(ls) + np.mean(ls)
rmse = np.sqrt(np.mean((predicted_ls - test_ls) ** 2))
print('RMSE: {:.4f}'.format(rmse))

代码中首先读取数据，并对数据进行归一化处理。然后定义模型，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。接着定义损失函数和优化器，并开始训练模型。在每个 epoch 中，将数据分成若干段，每段长度为 `input_size+1`，将其中的前 `input_size` 个数作为输入，后一个数作为标签。然后进行前向传播、计算损失、反向传播和优化。训练完毕后，将模型切换到评估模式，并用测试集进行预测，计算 RMSE。