基于Python，利用BP神经网络构建多输入单输出，提前多步预测模型

以下是一个基于Python使用BP神经网络构建多输入单输出的提前多步预测模型的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 构建数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 输入特征
y = np.array([4, 5, 6])  # 输出目标

# 创建并训练神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam')
model.fit(X, y)

# 预测未来多步的结果
future_inputs = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])  # 未来多步的输入特征
future_predictions = model.predict(future_inputs)  # 预测未来多步的输出结果

print(future_predictions)

在这个示例中，我们使用`numpy`库创建了输入特征`X`和输出目标`y`。然后，我们使用`MLPRegressor`类来构建BP神经网络模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。

最后，我们使用训练好的模型来预测未来多步的输出结果，将未来的输入特征传入`predict`方法中，得到对应的预测结果。

请注意，示例中的参数和数据仅供参考，你需要根据实际情况进行适当调整和修改。