蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)是一种新型的群智能优化算法，在2022年底提出，主要是受蜣螂的的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发。
本次研究使用的是 Excel 格式的股票预测数据。数据集按照 8：1：1 的比例，被划分为训练集、验证集和测试集。
在代码设计上，采用了模块化结构，依据功能模块将代码清晰地划分成数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分，大幅提升了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程有条不紊。首先对数据进行了标准化处理，其中包括 Zscore 标准化，随后将数据划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性与可靠性。
为了直观呈现模型预测效果，便于用户理解算法和模型性能，还进行了结果可视化处理，具体方式为绘制 DBO 寻优过程收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图 。
同时输出多个评价指标：
平均绝对误差（MAE）
平均相对误差（MAPE）
均方误差（MSE）
均方根误差（RMSE）
R方系数（R2）
代码有中文介绍。
(运行时间较长)
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