为甚么我用神经网络进行曲线拟合，拟合出来的结果都是1，与原函数相差太大啊，代码...

Heavenright

clc
clear all
# f* \4 r8 d- i% M5 x2 `a=[0        1.7219        5.026946
1        1.2257        5.092308
2        1.776        4.48
3        2.7555        3.078846
4        2.667        3.248899
5        2.5951        3.078333
6        2.4764        3.03
7        2.9587        3.11
8        3.0508        2.959113
- L7 J3 z1 V/ c; J+ p# q7 a9        3.4656        2.609524
10        3.144        3.3125
+ j8 n2 |! B5 ?* Y8 {11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
3 N: f9 p. F+ \4 s16        0.18        4.4
20        5.28        1.7
3 ^, Q0 k* [5 _6 o2 g21        2.84        3.8
1 C3 y8 r) L5 _$ E( ~22        3.3663        3.0625
23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
) r, u* J/ G& Z% a  C5 N25        3.3912        2.518966
, U9 C% ?8 t. A+ h# F% L( S26        3.2431        3.354167
27        2.46        2.9
28        2.76        4.2
5 k8 M7 M; ^2 J6 K29        2.508        3.94
37        7.825        3.325
  x9 X/ \  B# M38        3.14        2.964286
# B8 m+ v4 l' n+ X* ^/ }5 Q: d4 p39        4.2731        2.710204
& D6 x  k: ~4 S) m; S: X0 p/ a" S40        3.9198        2.739286
41        3.4965        3.062963
, K8 J  y$ B& r0 @42        1.78        3.327273
2 `4 D. [/ ?* \6 N/ n* Z, t$ j43        2.6033        4.4
44        2.68        2.7
2 h2 z2 I/ L1 k( ^. l9 [45        3.2        4.3
4 M+ }7 J* d7 E46        2.804        4.266667]

( f0 l$ ~& a& j' S1 b# Z6 `- s% z4 Zx=a(:,1);
  a" v8 T9 O% w9 \4 oy1=a(:,2);
y2=a(:,3);
4 G) Y) e3 S- Y- A%预测47-50周的浓度
%数据预处理
x=x';
y3=1.7415+0.4041.*x-0.0637.*x.*x +0.0037.*x.*x.*x-(8.36*10^(-5)).*x.*x.*x.*x + (6.39*10^(-7)).*x.*x.*x.*x.*x;
  `/ e% u( f* t7 y8 U% b; H" Q1 _net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=1000;
net=train(net,x,y3);
) p6 t# {; k! o1 L& a2 }( Y4 \x0=x;
2 E4 t) W: w# l! t3 d. ]figure(1)
y4=sim(net,x0);
plot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1
* b& L; c- w9 G6 Z" M

Heavenright

求帮忙解答下，谢谢啊

MCR董事长

输出层如果为logsig，输出的最大范围就是[-1,1],改为purelin试试

狼之魂汪洋

好东西，大家分享