bp神经网络多元回归预测三层，要有激活函数定义损失函数和优化器代码

好的，以下是一个三层BP神经网络多元回归预测的代码示例，包括激活函数、损失函数和优化器的定义：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.losses import mean_squared_error

# 准备数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])

# 构建BP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 定义损失函数和优化器
model.compile(loss=mean_squared_error, optimizer=Adam(lr=0.01))

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=2)

# 准备测试数据
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
y_test = np.array([15, 25])

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果和真实结果
print("Predicted Output:", y_pred.ravel())
print("Actual Output:", y_test)

在这个示例中，我们使用Keras库构建了一个三层BP神经网络模型，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。其中，输入层和隐藏层都使用ReLU激活函数，输出层使用线性激活函数。我们还定义了均方误差损失函数和Adam优化器，并将其传递给compile()方法。然后，我们使用fit()方法训练模型。接下来，我们准备了测试数据X_test和y_test，并使用predict()方法进行预测。最后，我们打印了预测结果和真实结果。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的数据和任务进行适当的修改。