给出一个用来拟合三输入三输出非线性系统的卷积神经网络模型并给出训练和预测代码实例

以下是一个用于拟合三输入三输出非线性系统的卷积神经网络模型，使用Python和Keras库实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 创建模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3,1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=10)

# 预测输出
Y_pred = model.predict(X_test)

其中，X_train和Y_train是训练数据，X_test是测试数据。模型包含一个卷积层，一个池化层，一个全连接层和一个输出层。其中，卷积层用于提取输入数据的特征，池化层用于降低维度，全连接层用于学习非线性关系，输出层用于产生预测输出。训练过程中使用均方误差作为损失函数，优化器为Adam。