用python完成这道题目：需要设计一个利用bp神经网络的有十三个变量输入，一个变量作为输出结果，利用一些上市公司前两年的十三个财务指标对后一年的财务风险进行预测（分类为有无风险），需要用到K折=3进行交叉验证

本问题需要使用Python编写，具体的实现步骤如下：

1. 数据预处理：将上市公司前两年的十三个财务指标和后一年的财务风险数据进行整理和清洗，然后将数据划分为训练集和测试集。

2. 使用BP神经网络模型进行训练：使用训练集训练BP神经网络模型，并调整模型参数以达到最佳性能。

3. 交叉验证：使用K-fold交叉验证方法对模型进行验证和评估。

4. 模型预测：使用测试集进行模型预测，并计算预测准确率、召回率、F1值等指标来评估模型性能。

下面给出一个基本的代码框架供参考：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv("finance_data.csv")
X = data.iloc[:, :13].values
y = data.iloc[:, 13].values

# 定义BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)

# 使用K折交叉验证
kf = KFold(n_splits=3)
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 模型预测
    y_pred = model.predict(X_test)

    # 计算预测准确率、召回率、F1值等指标
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    recall = recall_score(y_test, y_pred)
    f1 = f1_score(y_test, y_pred)

    print("Accuracy: %.2f%%, Recall: %.2f%%, F1: %.2f%%" % (accuracy*100, recall*100, f1*100))

注意：上述代码仅为一个基本的框架，需要根据具体数据集和问题进行适当调整和优化。