跪求懂神经网络的大哥进来指点下小弟

yqxxqy

我刚学习神经网络，练了个简单的例子：第一年工资1000，第二年2000，第三年3000，第四年4000。。。。。依此类推，样本一直到第10年的10000；
我用前三年的做为输入，第四年的作为目标训练；
2 y6 G7 G8 X+ n; W0 L4 \. d先将样本归一化，但之后做预测就出现问题了，用第8，9，10年的做输入，预测第11年的结果就不对了，个人觉得应该是后面输入数据归一化的问题，但不知道怎么改。
具体程序如下：
' {1 V) t; \* u+ y* Qp=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
    2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;
# \/ P1 m% y3 x  [) z! h! W    3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
3 @, R1 }) g+ e0 Ft=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];
! b8 d7 c; X9 W( }, ~1 hfor i=1:3
" Y5 y. n* `& k3 C6 A8 ~P(i,=(p(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));%归一化
8 C; a* W. h8 F6 V( Fend
$ A9 I0 x, q3 q  \$ v, bT=(t-min(t))/(max(t)-min(t));
net=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
inputWeights=net.IW{1,1}; %  当前输入层权值和阀值
9 f2 j% v% t- I9 z6 y  U9 B4 v. Linputbias=net.b{1};
& {7 A4 ]3 l! v. F' xlayerWeights=net.LW{2,1};%  当前网络层权值和阀值
! W- F+ v1 G, ]& g7 U% V& v) tlayerbias=net.b{2};
net.trainParam.show=50; %  设置训练参数                        
net.trainParam.lr=0.05;
! p& |6 ?9 l! l  u2 \1 `$ `; gnet.trainParam.mc=0.9;
: P1 J2 ?  R! E9 Enet.trainParam.epochs=7000;
$ w+ b# K$ Q; ]3 y/ Y6 Rnet.trainParam.goal=1e-3;
[net,tr]=train(net,P,T);
y=[8000 9000 10000;
    9000 10000 11000;
    10000 11000 12000;];
for i=1:3
% P+ w; @1 E2 V! J  xy(i,=(y(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));
end
8 O# f4 p: P9 z0 f) a7 F. V5 B( a7 Ix=sim(net,y);