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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, [- R" y  T$ s' z5 Vclear all
/ |. P$ E2 f6 \" D$ ua=[0        1.7219        5.026946
! D3 w  r2 v9 M# T! n& B5 Q1        1.2257        5.092308
3 ]3 S) T$ }- f/ r7 g5 q" ^; ~2        1.776        4.48
3        2.7555        3.078846
4        2.667        3.248899
4 c9 N2 }1 u9 h& k" r6 V* b0 x5        2.5951        3.078333
$ P3 G) M' g  A# V  H* H6        2.4764        3.03
' ?$ w. r5 S9 Z/ C$ ]9 z7 F7        2.9587        3.11
8        3.0508        2.959113
9        3.4656        2.609524
, o. _0 J! P. [- t* L10        3.144        3.3125
11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
2 w1 B+ o" j. L& I) Y16        0.18        4.4
20        5.28        1.7
0 d! R. }9 i# ~: b% A9 s21        2.84        3.8
# y, N5 @  q: K22        3.3663        3.0625
23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
25        3.3912        2.518966
; O; S/ X( {3 S. u% P7 e26        3.2431        3.354167
  u/ J% V* d3 J  |! o! a- M6 n27        2.46        2.9
! d) \2 d& ]/ A: g6 w28        2.76        4.2
3 L8 m* |- w$ ^, T29        2.508        3.94
37        7.825        3.325
38        3.14        2.964286
9 z+ v; ]$ f# G- O$ U' M0 T39        4.2731        2.710204
40        3.9198        2.739286
: v) O+ E" E0 |( x41        3.4965        3.062963
42        1.78        3.327273
43        2.6033        4.4
44        2.68        2.7
$ q* I+ e; F& f. k" c/ w! I5 H2 N. r$ ^45        3.2        4.3
$ L3 j, y  Z6 u2 n. q. X46        2.804        4.266667]
2 n3 D0 D8 M+ q4 a5 C0 }$ ]
  r, o( |( S( ^! Wx=a(:,1);
( S- l/ o8 C* r% ]y1=a(:,2);
* \" S0 [  ~# z, S* Ey2=a(:,3);
%预测47-50周的浓度
( C3 I1 `# r: z%数据预处理
; W# _3 o( p% g( { x=x';
( j0 k- q; E7 G6 j& J- cy3=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;
% B6 o6 c, U5 J* j) s9 h4 |net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
1 [% o) L' w$ l) l4 bnet.trainParam.epochs=1000;
& D6 P- U6 A* e) Lnet=train(net,x,y3);
x0=x;
& B+ `/ r1 y- w! P; dfigure(1)
# m# G8 Z: X) \3 D2 @& Gy4=sim(net,x0);
plot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
: j: u5 ?& F" h! A% Y. C%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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