请编写一个基于keras的代码，首先读取csv1文件的第一列数组，利用LSTM网络提取其特征，提取完特征后和csv2文件的第三列的第13到15行的数组，第五列的第13到15行的数组一起输入到mlp模型中，输出值初始设置为第四列的第13到15行的数组，训练模型并实现预测

以下是基于keras的代码：

import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取csv1文件的第一列数组并转换为numpy数组
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
data1 = csv1.iloc[:, 0].values

# 定义LSTM模型，提取data1的特征
model_lstm = Sequential()
model_lstm.add(LSTM(64, input_shape=(1, 1)))  # 输入形状为(样本数, 时间步长, 特征数)
model_lstm.add(Dense(32, activation='relu'))
model_lstm.add(Dense(16, activation='relu'))
model_lstm.add(Dense(8, activation='relu'))
model_lstm.add(Dense(4, activation='relu'))

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

# 将data1转换为LSTM所需的输入形状
data1 = data1.reshape(data1.shape[0], 1, 1)

# 训练LSTM模型
model_lstm.fit(data1, data1, epochs=100, batch_size=1, verbose=0)

# 读取csv2文件的第三列和第五列，提取13到15行的数组
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')
data2_3 = csv2.iloc[12:15, 2].values
data2_5 = csv2.iloc[12:15, 4].values

# 将data2_3和data2_5合并为一个输入数组
data2 = []
for i in range(len(data2_3)):
    data2.append([data2_3[i], data2_5[i]])
data2 = np.array(data2)

# 定义MLP模型
model_mlp = Sequential()
model_mlp.add(Dense(32, input_dim=2, activation='relu'))
model_mlp.add(Dense(16, activation='relu'))
model_mlp.add(Dense(8, activation='relu'))
model_mlp.add(Dense(3, activation='linear'))  # 输出值为3个数，与第4列的13到15行相同

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

# 训练MLP模型
model_mlp.fit(data2, csv2.iloc[12:15, 3].values, epochs=100, batch_size=1, verbose=0)

# 预测
result = model_mlp.predict(data2)

# 输出结果
print(result)

这段代码中，首先读取csv1文件的第一列数组，并利用LSTM模型提取其特征。然后读取csv2文件的第三列和第五列，提取13到15行的数组，并将它们合并为一个输入数组，输入到MLP模型中。输出值初始设置为第四列的第13到15行的数组。最后训练模型并实现预测。