模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）作为一种启发式优化方法，其设计灵感来源于金属退火过程中温度递减的物理现象。该算法通过结合概率性搜索与劣解接受机制，能够在高维复杂搜索空间中有效探索全局最优解或近优解。
本研究采用的数据集为 Excel 格式的股票预测数据，其中训练集、验证集和测试集按照 8:1:1 的比例进行划分。系统设计采用分层架构模式，代码逻辑划分为数据预处理、参数配置、算法实现和结果可视化四大功能模块，显著提升了代码的可维护性与可读性。
数据处理流程遵循标准化规范，通过 Z-score 标准化技术对数据进行归一化处理，并实施严格的训练 - 验证 - 测试集划分策略，为模型训练的准确性和可靠性提供了保障。结果可视化模块通过绘制多组对比曲线，直观呈现模型在不同阶段的预测性能，包括训练集、验证集和测试集的真实值与预测值的动态对比，便于直观评估算法效能。
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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