蜣螂优化算法，英文名为 Dung Beetle Optimizer，简称 DBO，是于 2022 年末提出的一种全新群智能优化算法。该算法的灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。
本次所使用的数据为 Excel 格式的股票预测数据。这些数据被划分为训练集、验证集和测试集三个部分，三者的比例为 8：1：1。
在代码结构方面，采用了模块化设计。具体来说，代码依据功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等几个部分。这种划分方式显著提升了代码的可读性与可维护性，使得代码更易于理解和修改。
在数据处理环节，流程十分清晰。首先对数据进行了标准化处理，其中包括 Zscore 标准化方法。经过标准化处理后，数据被进一步划分为训练集、验证集和测试集，这一操作有效保障了模型训练的准确性和可靠性，有助于模型更好地学习和预测。
为了更直观地呈现模型的预测效果，还进行了结果可视化操作。通过绘制 DBO 寻优过程的收敛曲线，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，能够让用户一目了然地了解算法和模型的性能，极大地方便了用户对算法和模型的理解。
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。
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