求助

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p=[724.570000000000,739.774223126620,771.489090673942,804.563606600594,839.056060404793,875.027240514377,912.540541418428,951.662075391767,992.460789009143,1035.00858465455]
$ L. B. G/ O! x4 ]% I% z- x2 Ht=[724.570000000000,746.620000000000,778.270000000000,800.800000000000,827.750000000000,871.100000000000,912.370000000000,954.280000000000,995.010000000000,1037.20000000000]
9 z# F1 k3 f7 y, {( D2 @ [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);          %原始数据归一化
4 {# k6 U) q1 |% W
2 b/ F( j7 x4 u/ {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
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=10000;
/ I/ r; e9 z; s4 [  v, unet.trainParam.goal=1e-5;
5 I5 y) V& H4 ?  Z0 D5 x[net,tr]=train(net ,pn,tn);                              %调用TRAINGDM算法训练BP网络

an=sim(net,pn);                               %对BP网络进行仿真
a=postmnmx(an,mint,maxt);                     %还原数据
: a! `0 h2 }3 g0 h/ Y& V! |x=2001:2010;
! E* ]3 S( Z6 t6 J( Snewk=a(1,;
plot(x,newk,'r-o',x,t,'b--+')
legend('网络输出值/万人','实际人口数/万人');
8 f; P7 J3 M2 w& X5 Dxlabel('年份');
ylabel('人口数');
title('预测人口数对比表');
; T) i/ x! @; q. E* @; ^
  E: Q8 I" _, V& D( ipnew1=[1079.38044723977,1125.65457635540,1173.91252408743,1224.23933874207,1276.72371473226,1331.45814888992,1388.53910347951,1448.06717620014,1510.14727747579,1574.88881534617]
pnew=pnew1
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
2 F. X7 l% J  P# v  _anewn=sim(net,pnewn);                               %对BP网络进行仿真
9 A% c; k0 l9 janew=postmnmx(anewn,mint,maxt);                     %还原数据
y=anew'
, ^: \5 a& y' ]! ~; ]- m- {
9 h/ O% h: W! b; g
0 J- Q* j; E' }  ^预测的结果怎么都一样呀？》？？求助

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