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
a=[0        1.7219        5.026946
9 {' a7 n0 Q( _0 {1        1.2257        5.092308
/ M5 t/ E# H1 {8 I, g0 g2        1.776        4.48
3        2.7555        3.078846
2 z' F4 J6 ^4 w1 w" t/ W4        2.667        3.248899
5        2.5951        3.078333
6        2.4764        3.03
7        2.9587        3.11
, t; U- Z) x  n- w2 F" ~8        3.0508        2.959113
9        3.4656        2.609524
5 \$ A3 M) o- O# z8 t# J. ^+ a10        3.144        3.3125
5 N7 W3 }" I6 l2 r: L1 o( D' Z, Q11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
16        0.18        4.4
2 o5 e+ }# _6 S20        5.28        1.7
21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
% y. O# f9 y, j" r0 S7 r: U" N! @23        4.0619        2.832787
; t+ g, e' a: V$ w! e8 d$ r: L9 c24        3.5945        2.82963
25        3.3912        2.518966
8 D! U* z9 f/ S% k/ L' m26        3.2431        3.354167
27        2.46        2.9
28        2.76        4.2
# u: O. b6 p( z, _/ i: B! q& `9 G8 P29        2.508        3.94
% b7 h% `6 j' i+ U9 v4 y37        7.825        3.325
: {) l! L) s" h. d% N' R' P- f38        3.14        2.964286
- n; ?6 S' A( ?0 A4 i! i39        4.2731        2.710204
40        3.9198        2.739286
41        3.4965        3.062963
7 y/ c- q  a0 R1 F8 @9 |7 C+ N42        1.78        3.327273
  u0 _' H. N! {43        2.6033        4.4
( ^3 Z2 O. {, Y! u5 S44        2.68        2.7
45        3.2        4.3
46        2.804        4.266667]

, d: b9 T9 `2 k) H6 Ix=a(:,1);
: `' t$ O( W0 ^" d5 E, X$ x% |y1=a(:,2);
y2=a(:,3);
%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;
net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=1000;
  [, S# |- P9 U- [6 ]net=train(net,x,y3);
" c+ c4 y. R( s+ Qx0=x;
figure(1)
y4=sim(net,x0);
, ]" Q& X: M( L. \' E) _plot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
%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

好东西，大家分享