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
+ ^& B) q& Q  W* B* Tclear all
a=[0        1.7219        5.026946
! l6 E% x1 A5 D7 p. W4 e0 P1        1.2257        5.092308
. A$ _+ V7 ?" C/ J. g0 a- T2        1.776        4.48
) _$ A' p. ]5 E) L- N3        2.7555        3.078846
4 ]4 Z7 f% Q  t& O7 y4        2.667        3.248899
/ p, s/ m4 h- A5        2.5951        3.078333
) Y  B4 X; J, O$ B7 Q# O  y  h6        2.4764        3.03
- ?  N9 J" N, x2 s* H; j8 B7        2.9587        3.11
3 j: }/ @. U- ^% }8        3.0508        2.959113
$ R# P9 z; G# S0 o9        3.4656        2.609524
10        3.144        3.3125
7 {! }3 M/ W: e$ \6 D& F: x11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
/ E$ i" F% F# C' M) H# ~" z, C16        0.18        4.4
20        5.28        1.7
( l) U" n+ P& U: d7 c$ k21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
* w2 l3 k+ N: C; L, a+ W23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
7 h" C3 h: q9 R( g8 w% h3 V25        3.3912        2.518966
26        3.2431        3.354167
27        2.46        2.9
28        2.76        4.2
, s1 ]# q+ a( h" d8 h$ c  w29        2.508        3.94
4 P6 Z6 d: `: ~" C% _: ~: {* l37        7.825        3.325
$ S" ]2 O! _+ ^* x2 H% B1 `7 u  T38        3.14        2.964286
39        4.2731        2.710204
8 E5 |$ y$ g) l+ ]. v( }8 V40        3.9198        2.739286
& \1 V1 E' O( P: j& L41        3.4965        3.062963
42        1.78        3.327273
43        2.6033        4.4
) V# Z( `* A4 E/ D8 m44        2.68        2.7
45        3.2        4.3
& x% v) ^  I6 J( [+ W46        2.804        4.266667]
% E, w! o  `4 k+ W  l$ m
x=a(:,1);
  _/ m0 _: l+ B( f  Vy1=a(:,2);
$ {; y# j0 M: z7 Qy2=a(:,3);
4 S2 ]( M" X: c/ R7 C%预测47-50周的浓度
* L  I0 M- l( X% B4 @& ]%数据预处理
8 d8 h5 C7 H7 G5 e8 p$ ] x=x';
' i4 ^( z, T  X$ v( 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;
net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
6 e; M+ Q3 G2 Q6 N$ Wnet.trainParam.epochs=1000;
net=train(net,x,y3);
x0=x;
3 |/ N# ~+ `! ^) Hfigure(1)
y4=sim(net,x0);
' ?7 D. D  n2 t9 C% m; Kplot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
6 w$ g" A& l* J%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1
$ P0 {% P- F: ]: M4 h0 m7 y

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