数据是从excel中导入8输入8输出，写一个预测精度比较高的RNN的预测代码

好的，我可以为您提供一个基于Keras库的RNN代码示例，用于从Excel文件中导入8个输入和8个输出，并进行预测。在此之前，您需要安装所需的库，如pandas和numpy。

代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
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')
X = data.iloc[:, 0:8].values
Y = data.iloc[:, 8:].values

# 将数据划分为训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.7)
test_size = len(X) - train_size
X_train, X_test = X[0:train_size,:], X[train_size:len(X),:]
Y_train, Y_test = Y[0:train_size,:], Y[train_size:len(Y),:]

# 创建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(8, 1)))
model.add(Dense(units=8, activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 8, 1), Y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(X_test.reshape(-1, 8, 1))

# 输出预测结果和均方误差
print("预测结果：\n", predicted)
print("均方误差：", mean_squared_error(Y_test, predicted))

在此示例中，我们使用了一个简单的RNN模型，其中包含一个SimpleRNN层和一个Dense层。我们使用均方误差损失函数和Adam优化器来编译模型。我们将训练数据拆分为70％的训练集和30％的测试集，并使用fit（）函数对模型进行训练。最后，我们在测试集上进行预测并输出预测结果和均方误差。