已知对应的真实值测量值共1000组存储在txt文件中，通过bp模型得到真实值和测量值之间函数关系代码

以下是一个简单的 BP 神经网络模型的代码示例，可以根据你的具体情况进行修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = np.loadtxt('data.txt')
x = data[:, 0]  # 真实值
y = data[:, 1]  # 测量值

# 定义激活函数sigmoid
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 初始化参数
w1 = np.random.randn(1, 10)  # 第一层权重
b1 = np.random.randn(10)  # 第一层偏置
w2 = np.random.randn(10, 1)  # 第二层权重
b2 = np.random.randn(1)  # 第二层偏置

# 定义损失函数
def loss(x, y):
    z1 = np.dot(x, w1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(a1, w2) + b2
    y_pred = z2.flatten()
    return np.mean((y - y_pred) ** 2)

# 定义训练函数
def train(x, y, epochs=100, lr=0.01):
    losses = []
    for i in range(epochs):
        # 前向传播
        z1 = np.dot(x, w1) + b1
        a1 = sigmoid(z1)
        z2 = np.dot(a1, w2) + b2
        y_pred = z2.flatten()
        
        # 反向传播
        delta2 = y_pred - y
        delta1 = np.dot(delta2.reshape(1, -1), w2.T) * a1 * (1 - a1)
        
        # 更新参数
        w2 -= lr * np.dot(a1.T, delta2.reshape(-1, 1))
        b2 -= lr * np.sum(delta2)
        w1 -= lr * np.dot(x.reshape(-1, 1), delta1)
        b1 -= lr * np.sum(delta1)
        
        # 记录损失函数值
        losses.append(loss(x, y))
        
        # 打印训练过程
        if i % 10 == 0:
            print('Epoch %d, Loss %.4f' % (i, losses[-1]))
    
    # 绘制损失函数图像
    plt.plot(losses)
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.show()

# 训练模型
train(x, y)

需要注意的是，数据文件 `data.txt` 的格式应该为每行两列，第一列为真实值，第二列为测量值。在训练过程中，我们使用了 sigmoid 激活函数和均方误差损失函数。训练完成后，你可以使用模型对新的真实值进行预测，并将预测结果与真实值进行比较，以评估模型的性能。