求助

422258511

p=[724.570000000000,739.774223126620,771.489090673942,804.563606600594,839.056060404793,875.027240514377,912.540541418428,951.662075391767,992.460789009143,1035.00858465455]
  O$ i1 ]' `; v8 i& c' Nt=[724.570000000000,746.620000000000,778.270000000000,800.800000000000,827.750000000000,871.100000000000,912.370000000000,954.280000000000,995.010000000000,1037.20000000000]
) b5 M( O) Y# r; i [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);          %原始数据归一化

net=newff(minmax(pn),[9,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络
net.trainParam.show=2000; % 训练网络
4 m, ~* R! g* H5 p& V; `( R% nnet.trainParam.lr=0.01;
% F6 Y& J& B$ A' d7 U7 M! unet.trainParam.epochs=10000;
1 X9 Q5 u; |9 T. Rnet.trainParam.goal=1e-5;
[net,tr]=train(net ,pn,tn);                              %调用TRAINGDM算法训练BP网络

* P& H: Y1 c% q$ h5 lan=sim(net,pn);                               %对BP网络进行仿真
3 I# n. r5 i( H- ^: A  }) Ga=postmnmx(an,mint,maxt);                     %还原数据
! S& |0 i( K# Yx=2001:2010;
newk=a(1,;
4 S& x8 S" y) E2 Vplot(x,newk,'r-o',x,t,'b--+')
! u! b( u; o, k  b% xlegend('网络输出值/万人','实际人口数/万人');
0 R; w5 Y$ `4 E# a, Bxlabel('年份');
$ U( b& a: `6 l* y, N  S4 t0 I2 ?ylabel('人口数');
title('预测人口数对比表');
1 \0 i$ q5 N! x
pnew1=[1079.38044723977,1125.65457635540,1173.91252408743,1224.23933874207,1276.72371473226,1331.45814888992,1388.53910347951,1448.06717620014,1510.14727747579,1574.88881534617]
% _8 f, m4 ~% ?  Ppnew=pnew1
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
+ `8 H/ @. W1 I( lanewn=sim(net,pnewn);                               %对BP网络进行仿真
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt);                     %还原数据
$ z5 Y# J3 x/ ~6 Iy=anew'

0 i/ R4 [( h  G/ K. Z- I% q4 L
预测的结果怎么都一样呀？》？？求助

wssl103050