外汇预测在金融中有重要意义，可辅助投资策略制定、降低企业汇率风险、优化经济政策，对国际贸易关系产生影响。本实验利用神经网络进行时间序列数据预测，以欧元和美元兑换率为例，采用Python编程，利用pandas、numpy、scikit-learn、tabulate、matplotlib和torch库完成数据处理、模型训练和评估。通过不同评价指标和MSE损失曲线，确认模型在测试集表现优秀。该实验展示了神经网络在时间序列预测中的应用，并介绍了常用评价指标和预处理技术。