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
0 u2 K+ T% r/ n; l9 q- ?clear all
a=[0        1.7219        5.026946
* f6 p* f+ k1 ~  N& d1        1.2257        5.092308
$ u6 }9 V9 m8 |2        1.776        4.48
6 V* R2 T* X+ ^( V, n) ]6 C. |3        2.7555        3.078846
7 G' \3 _6 O7 R6 Y, M2 T/ _4        2.667        3.248899
5        2.5951        3.078333
6        2.4764        3.03
8 j/ Z+ y/ I( N5 c% b7        2.9587        3.11
8        3.0508        2.959113
' {* }0 ]: S( \9        3.4656        2.609524
2 R6 C" A) B  T1 ^2 y% g% r10        3.144        3.3125
11        1.875        3.333333
, P' h7 X" u6 _' h  z' u6 ~12        1.152        3.86
! L6 i' M, w  {; p# f3 ?8 E14        1.03        5.25
16        0.18        4.4
8 L) @' p+ ~/ K/ c6 \# T7 y+ m" i20        5.28        1.7
6 o% p$ y/ }, P' V/ R# u* Z! S21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
0 D* n8 j; b" w- H5 u5 s# n23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
5 s7 u! E5 s9 K, f3 `+ S25        3.3912        2.518966
26        3.2431        3.354167
2 a7 i' i% U: V& z) T27        2.46        2.9
/ E- e, J  g6 G" N0 s) B28        2.76        4.2
  Y: ^9 ~* J. a. c1 o) N, [: l29        2.508        3.94
* W+ }% G/ t5 M* p; x37        7.825        3.325
38        3.14        2.964286
/ J* j  o4 d, h) x39        4.2731        2.710204
% o. F9 R3 D. _4 j. D8 Z40        3.9198        2.739286
5 j- b& j8 _1 @; v% Y" [) U41        3.4965        3.062963
/ ^; Q+ ]" f  E) E42        1.78        3.327273
% t' J* ?' a6 |3 \  v) n43        2.6033        4.4
0 K4 R5 P2 F5 g. T44        2.68        2.7
) R1 q' s0 h% b- _1 M: [% v45        3.2        4.3
46        2.804        4.266667]

) F$ b6 K  @; Q6 e' Fx=a(:,1);
y1=a(:,2);
# h% _2 N$ u  Iy2=a(:,3);
%预测47-50周的浓度
%数据预处理
+ H+ l9 ~: H" b& u4 o+ S 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'});
& W- f& ~3 o0 L1 J8 q6 e' [net.trainParam.epochs=1000;
+ d8 @: h5 Y2 u6 xnet=train(net,x,y3);
x0=x;
9 M0 s3 z# [+ wfigure(1)
- _0 E0 u& d( z5 Ey4=sim(net,x0);
1 V  y3 O5 d' K8 mplot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
1 N' u' y# u$ S%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1
5 d# b$ y8 H, T! @; P

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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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