请编写一个基于keras的代码，首先读取csv1文件的第一列，第一列有很多数据，利用1D-CNN网络提取其特征，提取完特征后和csv2文件的第三列的第13到15行，第五列的第13到15行一起输入到mlp模型中，其中输出值为第四列的第13到15行，训练模型并实现预测

以下是一个基于keras的代码，实现了你的需求：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten

# 读取csv1文件的第一列
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
data1 = csv1.iloc[:, 0].values

# 使用1D-CNN提取特征
data1 = data1.reshape((len(data1), 1))
model1 = Sequential()
model1.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 1)))
model1.add(Flatten())
features1 = model1.predict(data1.reshape((len(data1), 1, 1)))

# 读取csv2文件的第三列的第13到15行和第五列的第13到15行
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')
data2 = np.concatenate((csv2.iloc[12:15, 2].values, csv2.iloc[12:15, 4].values))

# 构建mlp模型
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=6))
model2.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model2.add(Dense(units=3, activation='linear'))
model2.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 输入数据并训练模型
X = np.concatenate((features1, data2.reshape((3, 1))), axis=1)
y = csv2.iloc[12:15, 3].values
model2.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# 预测结果
test_features1 = model1.predict(np.array([[1], [2], [3]]))
test_data2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
test_X = np.concatenate((test_features1, test_data2.reshape((3, 2))), axis=1)
predictions = model2.predict(test_X)
print(predictions)

需要注意的是，这里假设csv1文件只有一列数据，所以我们直接读取了第一列。如果csv1文件有多列数据，那么需要根据实际情况进行修改。另外，这里的模型参数只是简单的示例，具体的参数需要根据实际情况进行调整。