代码：如何将有训练集csv和预测集csv，训练集中有日期列“年/月/日”，预测集中没有日期列，用BP神经网络进行对未来三个月的时间序列预测，将结果保存在excel中？

您好，针对您的问题，我建议您先将日期列转换成时间戳的形式，然后将训练集和预测集的数据进行归一化处理。接着，使用BP神经网络进行训练，将训练好的模型应用到预测集中进行未来三个月的时间序列预测。最后，将预测结果保存在excel中。

以下是一个简单的Python代码示例，供您参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import backend as K

# 数据加载
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 将日期列转换成时间戳
train_data['timestamp'] = pd.to_datetime(train_data['日期列']).apply(lambda x: x.timestamp())
test_data['timestamp'] = pd.to_datetime(test_data['日期列']).apply(lambda x: x.timestamp())

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 划分训练集和测试集
X_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
X_test = test_data

# 构建BP神经网络模型
def root_mean_square_error(y_true, y_pred):
    return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss=root_mean_square_error, optimizer='adam')

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)

# 将预测结果保存在excel中
result = pd.DataFrame(y_pred, columns=['预测结果'])
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

注意事项：此处仅为示例代码，具体实现需要根据数据集的特点进行调整。同时，由于您的具体要求无法获取，此代码仅供参考。