测量值与实际值存放在一个TXT文件中，通过简单bp算法计算测量值以实际值的关系后再次输入一个测量值预测其真实值代码

以下是一个简单的基于BP神经网络的测量值预测代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 读取测量值和实际值
data = np.loadtxt('data.txt')
X = data[:, 0].reshape(-1, 1) # 测量值
y = data[:, 1].reshape(-1, 1) # 实际值

# 训练BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
model.fit(X, y)

# 预测新的测量值对应的实际值
new_X = np.array([[1.2], [2.3], [3.4]]) # 新的测量值
predicted_y = model.predict(new_X) # 预测的实际值

print(predicted_y)

注意，这里使用了sklearn库中的MLPRegressor类来训练BP神经网络模型。其中，hidden_layer_sizes参数指定了隐藏层的神经元数量，max_iter参数指定了最大迭代次数。在训练完成后，我们可以使用predict方法来预测新的测量值对应的实际值。