BP神经网络

狼之魂汪洋

写了个BP神经网络的小程序，但进行预测的时候总是误差太大，不知道从何改起，求助大神帮助，程序如下。谢谢
. n6 j) p3 ?) v1 h" h' Q3 g. ATe=[900.00,1000.00,900.00,900.00,1000.00,1000.00,866.00,1034.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00];
Te1=[1000.00,900.00,950.00,950.00];
Ti=[50.00,50.00,70.00,50.00,50.00,70.00,61.00,60.00,43.00,77.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00];
+ k( F3 U# Y5 e9 w9 x2 TTi1=[70,70,60,60];
S=[2.00,2.00,2.00,3.00,3.00,3.00,2.50,2.50,2.50,2.50,3.34,2.50,2.50,2.50,2.50,2.50];
3 r3 n) D( Q+ dS1=[2.00,3.00,1.66,2.50];
1 Q9 ~: {! z8 U+ Y( XI=[900.00,950.00,960.00,953.00,1060.00,1011.00,899.00,1023.00,942.00,1025.00,1000.00,1103.00,1100.00,1104.00,1100.00,1101.00];
I1=[995.00,1050.00,945.00,1101.00];
Y=[80.23,77.35,74.59,75.24,66.30,60.49,83.27,63.34,78.12,70.11,55.40,68.10,68.21,68.03,68.30,68.17];
Y1=[72.01,65.65,78.63,68.11];
7 e; j7 a' i# C) JP=[Te;Ti;S];%输入数据
P1=[Te1;Ti1;S1];%检测的输入数据
T=[I;Y];  %输出数据
T1=[I1;Y1];  %检测的的输出实际数据
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T);  %归一化
net=newff(minmax(Pn),[3,3,2],{'tansig', 'tansig','purelin'},'trainlm');  %建立神经网络
; q8 Z# \  `2 Xnet.trainParam.goal=0.000001;      
net.trainParam.show=50;
* `; X. W' V% f- G: Enet=train(net,Pn,Tn);    %网络训脸
: @; O  {" Y0 M) ~& }5 l/ ][Pn1]=tramnmx(P1,minp,maxp)    %检测输入数据的归一化
t_sim1=sim(net,Pn1);    %模拟输出
$ J9 C1 C7 x2 V% jt_sim2=postmnmx(t_sim1,mint,maxt);   %模拟数据的反归一化
1 u* s: l" F' S5 K" B6 D' _& YE1=t_sim2-T1    %模拟值与实际值的差值
& k" B% c' [& U+ Z+ aM1=mse(E1）