测量值与实际值存放在一个TXT文件中，通过简单bp算法计算测量值以实际值的关系后再次输入一个测量值预测其真实值代码

这里提供一个基于Python的简单BP算法实现，需要使用Numpy和Pandas库。

假设我们的TXT文件名为data.txt，数据格式为两列，第一列为测量值，第二列为实际值。首先读取数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.txt', header=None, names=['measure', 'real'])
n = data.shape[0]  # 样本数

接下来进行BP算法的训练，这里使用单隐层神经网络，输入层有1个神经元，隐层有10个神经元，输出层有1个神经元。

# 构造神经网络
input_size = 1
hidden_size = 10
output_size = 1
lr = 0.01  # 学习率

# 初始化权重和偏置
w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
b1 = np.zeros((1, hidden_size))
w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
b2 = np.zeros((1, output_size))

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

def dsigmoid(x):
    return x * (1 - x)

# 训练神经网络
for epoch in range(5000):
    # 前向传播
    hidden = sigmoid(np.dot(data['measure'].values.reshape(n, input_size), w1) + b1)
    output = np.dot(hidden, w2) + b2
    
    # 计算损失和误差
    loss = np.mean(np.square(output - data['real'].values.reshape(n, output_size)))
    error = output - data['real'].values.reshape(n, output_size)
    
    # 反向传播
    delta2 = error
    dw2 = np.dot(hidden.T, delta2)
    db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
    delta1 = np.dot(delta2, w2.T) * dsigmoid(hidden)
    dw1 = np.dot(data['measure'].values.reshape(n, input_size).T, delta1)
    db1 = np.sum(delta1, axis=0)
    
    # 更新权重和偏置
    w2 -= lr * dw2
    b2 -= lr * db2
    w1 -= lr * dw1
    b1 -= lr * db1
    
    # 输出损失
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch %d: loss=%.4f' % (epoch, loss))

训练完成后，我们可以使用神经网络预测一个测量值对应的实际值：

# 预测一个测量值对应的实际值
x = 3.5
hidden = sigmoid(np.dot(x, w1) + b1)
output = np.dot(hidden, w2) + b2
print('预测值：%.2f' % output)

以上代码中的神经网络只是一个简单的示例，实际上还需要进行更多的优化和调整，例如添加正则化、使用更复杂的网络结构等等。