写一段python代码，用人工神经网络训练订单和司机之间的匹配调度

好的，以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义训练数据集
X_train = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
y_train = np.array([[1], [1], [1], [0], [0], [0]])

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=2)

# 测试模型
X_test = np.array([[1, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 0, 0]])
y_predict = model.predict(X_test)

print(y_predict)

在这个例子中，我们使用了一个简单的神经网络模型来训练订单和司机之间的匹配调度。我们假设有三个特征来描述订单和司机，分别是订单的起点和终点以及司机的当前位置。我们使用一个包含两个隐藏层的神经网络来学习这个任务，并使用sigmoid激活函数来输出一个0到1之间的概率值，表示司机是否会接受这个订单。

我们首先定义了训练数据集，其中每个样本有三个特征和一个标签，标签为1表示司机会接受这个订单，标签为0表示司机不会接受这个订单。然后我们构建了神经网络模型，并编译模型，定义了损失函数和优化器。接着我们使用fit函数来训练模型，训练100个epoch，并使用batch_size=2来指定每次迭代使用的样本数。最后我们用测试数据集来测试模型，并打印出预测结果。