请编写一个keras框架下的三输入单输出的mlp模型，其中输入分别来自于csv1文件的第一列，csv2文件的第三列第13到15行， csv2文件第五列第13到15行，输出值为csv2文件的第四列第13到15行，进行回归预测并且可视化

首先，我们需要加载所需的库和数据文件。假设我们有两个csv文件，分别为csv1和csv2。

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')

接下来，我们需要对数据进行预处理。我们需要从csv1文件的第一列、csv2文件的第三列第13到15行、csv2文件第五列第13到15行，分别提取出对应的输入特征。同时，我们还需要从csv2文件的第四列第13到15行，提取出对应的输出值。

# 对数据进行预处理
input1 = np.array(csv1.iloc[:, 0])
input2 = np.array(csv2.iloc[12:15, 2])
input3 = np.array(csv2.iloc[12:15, 4])
output = np.array(csv2.iloc[12:15, 3])

# 将三个输入特征合并成一个数组
input_data = np.column_stack((input1, input2, input3))

接下来，我们可以定义MLP模型。我们使用Keras框架来定义一个三层的全连接神经网络，其中每一层都具有64个神经元。

# 定义MLP模型
input_layer = Input(shape=(3,))
hidden_layer1 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
hidden_layer2 = Dense(64, activation='relu')(hidden_layer1)
output_layer = Dense(1)(hidden_layer2)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

在定义模型之后，我们需要编译模型，并将其拟合到数据上。

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 拟合模型
history = model.fit(input_data, output, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)

训练完成之后，我们可以使用训练好的模型来预测输出值，并将其与实际值进行比较。同时，我们可以使用Matplotlib库来可视化预测结果。

# 对新数据进行预测
new_data = np.array([[10, 15, 20], [20, 25, 30], [30, 35, 40]])
predictions = model.predict(new_data)

# 可视化预测结果
plt.plot(output, label='Actual')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 对数据进行预处理
input1 = np.array(csv1.iloc[:, 0])
input2 = np.array(csv2.iloc[12:15, 2])
input3 = np.array(csv2.iloc[12:15, 4])
output = np.array(csv2.iloc[12:15, 3])

# 将三个输入特征合并成一个数组
input_data = np.column_stack((input1, input2, input3))

# 定义MLP模型
input_layer = Input(shape=(3,))
hidden_layer1 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
hidden_layer2 = Dense(64, activation='relu')(hidden_layer1)
output_layer = Dense(1)(hidden_layer2)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 拟合模型
history = model.fit(input_data, output, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)

# 对新数据进行预测
new_data = np.array([[10, 15, 20], [20, 25, 30], [30, 35, 40]])
predictions = model.predict(new_data)

# 可视化预测结果
plt.plot(output, label='Actual')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()