一个用于预测FBG传感器应变和温度的人工神经网络（ANN）的Python代码。

在这个示例中，我们使用Keras库来构建和训练ANN模型。首先，导入必要的库：

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

然后，定义输入和输出数据：

# 输入数据（FBG传感器的应变和温度）
X = np.array([[0.1, 24.5],
              [0.2, 25.0],
              [0.3, 25.5],
              [0.4, 26.0],
              [0.5, 26.5]])

# 输出数据（FBG传感器的应变和温度的预测值）
y = np.array([[0.11, 24.8],
              [0.22, 25.2],
              [0.33, 25.6],
              [0.44, 26.1],
              [0.55, 26.4]])

接下来，创建并训练模型：

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='linear'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1000, batch_size=5)

在上述代码中，我们构建了一个具有两个隐藏层的ANN模型。第一个隐藏层具有10个神经元，并使用ReLU激活函数。第二个隐藏层具有2个神经元，并使用线性激活函数。

接下来，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器进行模型训练。

最后，我们使用输入数据和输出数据来训练模型，进行1000个epochs的训练，并使用批处理大小为5。