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...

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clc
5 s; F- u/ D% |5 [& v1 Mclear all
a=[0        1.7219        5.026946
1        1.2257        5.092308
2        1.776        4.48
; D' K: v, x6 ^; a, O$ c3        2.7555        3.078846
( R0 w/ Q( T% {9 s  ~9 g4        2.667        3.248899
5        2.5951        3.078333
6        2.4764        3.03
7        2.9587        3.11
8        3.0508        2.959113
9        3.4656        2.609524
10        3.144        3.3125
% O5 N/ I  B/ |" j- U% q11        1.875        3.333333
0 H2 ?% T( e( K/ K/ M12        1.152        3.86
* Z5 f0 c, z% O+ g14        1.03        5.25
16        0.18        4.4
* l: k7 d6 D- l2 M! t20        5.28        1.7
& T9 T7 F( J# {( E3 X6 I21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
23        4.0619        2.832787
+ K: ~" V1 s# c7 f1 `1 }' |24        3.5945        2.82963
- Y# Z8 M. E  h! D) _9 M9 W: c; j25        3.3912        2.518966
26        3.2431        3.354167
27        2.46        2.9
& k; t" |# r; d# x# O5 b28        2.76        4.2
0 W. ], G2 _" D1 u4 n29        2.508        3.94
37        7.825        3.325
38        3.14        2.964286
39        4.2731        2.710204
3 y4 h+ R' F9 A! L. S8 g40        3.9198        2.739286
8 }! ~- U6 O) T6 ^* E41        3.4965        3.062963
9 B7 E1 T) |/ Y  w9 ^42        1.78        3.327273
43        2.6033        4.4
44        2.68        2.7
45        3.2        4.3
46        2.804        4.266667]

/ S& d) U0 J7 ~8 \+ vx=a(:,1);
7 v9 A( C, t1 D; S8 O1 qy1=a(:,2);
y2=a(:,3);
%预测47-50周的浓度
%数据预处理
( i& N3 {$ |. H. v; j6 v x=x';
" U, ^" F. I) [% P/ ]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;
net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=1000;
net=train(net,x,y3);
x0=x;
figure(1)
y4=sim(net,x0);
9 y1 g0 E. F! Z, \+ pplot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
4 T" d6 k1 Y. L( W& [4 g%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1

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

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