可以用代码实现一个复杂前馈神经网络的预测案例吗

当然可以。这里给出一个较为复杂的前馈神经网络的预测案例，使用Python语言和Keras库实现。

假设我们有一个数据集，其中包含了一些房屋的参数和对应的售价。我们希望使用一个前馈神经网络来预测房屋的售价。

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们需要读取数据集，并将其拆分为训练集和测试集：

# 读取数据集
data = np.loadtxt("house_data.csv", delimiter=",", skiprows=1)

# 拆分为训练集和测试集
train_X = data[:1000, :-1]
train_Y = data[:1000, -1]
test_X = data[1000:, :-1]
test_Y = data[1000:, -1]

接下来，我们可以对输入数据进行标准化处理：

# 对输入数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
train_X = scaler.fit_transform(train_X)
test_X = scaler.transform(test_X)

然后，我们可以定义我们的前馈神经网络模型。这里我们使用一个包含两个隐藏层的模型，每个隐藏层包含100个神经元，使用Dropout进行正则化：

# 定义前馈神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

然后，我们需要编译模型，并指定损失函数和优化器：

# 编译模型
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)

接下来，我们可以使用训练集来训练模型：

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

最后，我们可以使用测试集来测试模型的预测效果：

# 使用测试集来测试预测效果
predictions = model.predict(test_X)
print(predictions)

完整代码如下：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = np.loadtxt("house_data.csv", delimiter=",", skiprows=1)

# 拆分为训练集和测试集
train_X = data[:1000, :-1]
train_Y = data[:1000, -1]
test_X = data[1000:, :-1]
test_Y = data[1000:, -1]

# 对输入数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
train_X = scaler.fit_transform(train_X)
test_X = scaler.transform(test_X)

# 定义前馈神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 使用测试集来测试预测效果
predictions = model.predict(test_X)
print(predictions)

需要注意的是，这只是一个较为复杂的前馈神经网络的实现案例，实际上神经网络的实现和调优是一个很复杂的过程，需要考虑很多因素，如神经网络的结构、激活函数、损失函数、优化器、学习率等等。