你写一段从EXCEL数据中用BP算法训练模型的完整代码并且这个模型需要保存，

好的，下面是一个从Excel数据中使用BP算法训练模型并保存模型的完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, :4].values
y = data.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)

# 对输入和输出数据进行归一化
scaler_X = MinMaxScaler()
X = scaler_X.fit_transform(X)
scaler_y = MinMaxScaler()
y = scaler_y.fit_transform(y)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建BP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型并进行训练
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

# 评估模型性能
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

# 保存模型
model.save('model.h5')

这段代码中，我们首先读取Excel文件，然后将数据分成输入和输出，并对其进行归一化。接下来，我们将数据集分成训练集和测试集，并使用Keras库构建BP神经网络模型。我们使用binary_crossentropy作为损失函数，使用adam作为优化器，对模型进行150次迭代。最后，我们评估模型的性能并将其保存到名为“model.h5”的文件中。