写一段基于神经网络的根据多个excle表格中的数据来预测的python程序

以下是一个基于神经网络的根据多个Excel表格中的数据进行预测的Python程序示例，使用TensorFlow和pandas库进行实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读取Excel表格数据
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 读取其他表格...

# 合并表格数据
merged_data = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
# 进行其他合并...

# 数据预处理
# 例如，将文本数据转换为数值特征，进行缺失值处理等

# 将特征和标签拆分
features = merged_data.drop(columns=['Target'])
labels = merged_data['Target']

# 将特征和标签转换为NumPy数组
features = features.to_numpy()
labels = labels.to_numpy()

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(features.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(features, labels, epochs=100, verbose=0)

# 预测新样本
new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')  # 读取新数据
# 进行数据预处理，确保与训练数据相同的处理方式

new_features = new_data.to_numpy()  # 将特征转换为NumPy数组
predictions = model.predict(new_features)  # 进行预测

# 打印预测结果
for i in range(len(new_features)):
    print(f"Input: {new_features[i]}, Predicted Output: {predictions[i]}")

在这段代码中，我们首先读取了多个Excel表格中的数据，并进行了合并和预处理。然后，我们将特征和标签拆分，并转换为NumPy数组。接下来，我们构建了一个简单的神经网络模型，并编译和训练模型。最后，我们使用新的Excel表格数据进行预测，并打印预测结果。

请根据你的实际情况，修改代码中的文件名、数据处理步骤、神经网络的结构等，以适应你的预测任务。