公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。 根据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关， 表"4.xlsx"给出了某个地区20年的公路运量相关数据,字段如下： 年份、人数（万人）、机动车数量（万辆）、公路面积（万平方千米）、 公里客运量（万人）、公里货运量（万吨） 根据相关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39万和75.55万， 机动车数量分别为3.9635万辆和4.0975万辆，公路面积分别为0.9880万平方千米和1.0268万平方千米。 请利用BP神经网络预测该地区2010年和2011年的公路客运量和公路货运量，记为y1（2*2的数组）。根据下列代码续写 def return_values(): return y1

在续写代码之前，需要先对数据进行预处理，具体步骤如下：

1. 读取表格数据
2. 提取出需要用到的列数据（即人数、机动车数量、公路面积、公路客运量和公路货运量）
3. 对数据进行归一化处理，以使得数据在同一数量级上
4. 将数据分为训练集和测试集
5. 构建BP神经网络模型，并对模型进行训练和测试
6. 预测2010年和2011年的公路客运量和公路货运量

下面是续写代码的部分：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 读取表格数据
data = pd.read_excel("表4.xlsx")

# 提取出需要用到的列数据
X = data.iloc[:, 1:4].values
y = data.iloc[:, 4:].values

# 对数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(y)

# 将数据分为训练集和测试集
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 = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000, random_state=0)

# 对模型进行训练和测试
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型得分：", score)

# 预测2010年和2011年的公路客运量和公路货运量
X_new = np.array([[73.39, 3.9635, 0.9880], [75.55, 4.0975, 1.0268]])
X_new = scaler.transform(X_new)
y_new = model.predict(X_new)
y1 = scaler.inverse_transform(y_new)
print("预测结果：")
print(y1)

def return_values():
    return y1

其中，hidden_layer_sizes参数指定了神经网络的隐层神经元数量，max_iter参数指定了最大迭代次数，random_state参数指定了随机数生成器的种子，以保证每次运行的结果一致。在训练完成后，使用predict方法对新数据进行预测，并使用inverse_transform方法将预测结果转换回原始数据的数量级。最后，将预测结果返回。