请给出一个用卷积神经网络对三输入三输出的非线性系统进行拟合并预测的例子

一个例子是对于一个三输入三输出的非线性系统，如下所示：

输入：x1, x2, x3

输出：y1, y2, y3

非线性系统表达式：

y1 = sin(x1) + cos(x2) + x3^2

y2 = x1^2 + x2^2 + x3

y3 = exp(x1) - exp(x2) + x3

我们可以使用卷积神经网络对该非线性系统进行拟合并进行预测。我们可以使用多层的卷积神经网络，其中每一层都包含卷积层、池化层和激活函数层。最后一层是全连接层，输出预测结果。我们可以使用均方误差或其他损失函数来评估预测结果的准确度。

具体地，我们可以将输入数据x1、x2、x3分别作为卷积神经网络的三个输入通道，并使用相同的卷积核对三个通道进行卷积操作。然后，我们可以将卷积结果输入到池化层进行下采样，并使用ReLU激活函数进行激活。最后，我们可以将三个通道的特征图连接起来，并将它们输入到全连接层进行预测输出。

当我们有新的输入数据时，我们可以将它们输入到训练好的卷积神经网络中，以获得对应的预测输出。