给出一组数字用keras的bp算法逆推excel中的数据模型代码怎么写

首先，需要确定Excel中数据模型的类型，例如线性回归模型、逻辑回归模型等。然后，需要将Excel中的数据导入到Keras模型中进行训练，使用BP算法进行反向传播优化。

以下是一个简单的线性回归模型的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义输入和输出数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y = np.array([3, 6, 9, 12, 15])

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，输入维度为2，输出维度为1
model.add(Dense(units=1, input_dim=2))

# 编译模型，使用均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降算法进行优化
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# 使用模型进行预测
print(model.predict(np.array([[6, 12]])))

这里的输入和输出数据可以根据Excel表格中的数据进行相应的调整。需要注意的是，Keras模型的训练需要对数据进行归一化处理，以提高模型的训练效果。另外，BP算法需要进行超参数的调优，以达到最优的训练效果。