基于TensorFlow，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TensorFlow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 tensorflow as tf
import numpy as np

# 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

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(3,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100)

# 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TensorFlow的Keras API创建了一个顺序模型。模型中包含了几个全连接层，激活函数为ReLU，并且最后一层是输出层。

然后，我们编译模型，指定优化器为Adam，损失函数为均方误差（MSE）。

接下来，使用`fit`方法对模型进行训练，传入输入特征`X`和输出目标`y`。

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。