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
/ Q+ P4 ^: N0 ^1 ^4 Ma=[0        1.7219        5.026946
7 `8 p, Q' |6 ^' k8 p/ i# ^4 s1        1.2257        5.092308
' l) V9 d: A. S3 y4 Z  O2 g2        1.776        4.48
3        2.7555        3.078846
4        2.667        3.248899
6 K4 h* ~) S) M0 L1 u1 }8 F5        2.5951        3.078333
5 s/ C7 L3 y" d7 M1 W5 u6        2.4764        3.03
) g2 K' |( K/ b, |6 L. N# e7        2.9587        3.11
' T2 N" m1 q( ]- ^$ @5 E8        3.0508        2.959113
. t/ T. [5 p$ ~( q9        3.4656        2.609524
10        3.144        3.3125
5 n) H+ V# Z9 \/ }, H# x" |11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
' l+ _) u0 N8 w2 G( B, Z0 h16        0.18        4.4
6 ?# s! T+ A- T9 @2 g; P$ Q7 g20        5.28        1.7
% Q2 w4 e9 Y, @0 b8 e, G21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
% Z  d/ a* |! b; B23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
/ X& Y9 Q. k) w' A6 Y25        3.3912        2.518966
8 T" m  {) f0 ^; q/ l+ N* k26        3.2431        3.354167
0 B9 }% u8 Q( E1 [/ x" q- G27        2.46        2.9
5 K+ V2 U+ X3 _8 q& K7 o28        2.76        4.2
; i; A* z( {; p  ^29        2.508        3.94
5 X1 D0 H9 ^& ]+ ~  |9 T37        7.825        3.325
/ i( F: Y! P( U7 D5 X# t38        3.14        2.964286
39        4.2731        2.710204
4 z' F! r: H- |8 o3 C+ v40        3.9198        2.739286
2 f/ `- v. z3 T$ ~% c  ~41        3.4965        3.062963
42        1.78        3.327273
2 X- q1 a# k# V. P# g& @43        2.6033        4.4
: h! F* k1 [. _0 K44        2.68        2.7
6 {6 K, O8 D& y# P) ~$ n, \45        3.2        4.3
46        2.804        4.266667]
% m1 I! S( l, V" j
  A" B' M& ^$ y  p! cx=a(:,1);
y1=a(:,2);
" C! T+ {; _' d) V; w: Y9 G2 J# l% @y2=a(:,3);
- a+ o' j7 t. \7 }%预测47-50周的浓度
%数据预处理
9 @( a5 w, p( w8 D) @. l0 x x=x';
/ P4 D) E% m% E! p, X" Ry3=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;
1 z9 c6 z( \. L, bnet=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=1000;
* d4 K8 i# L, W/ k5 n7 Y, X: tnet=train(net,x,y3);
x0=x;
5 ]9 F" o% u+ N$ _6 D# u2 T: zfigure(1)
+ ~* Q; [$ t5 n( ^7 I& Q" b8 o. P" I+ Vy4=sim(net,x0);
  t+ q6 X- @* jplot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
( ~- t( O' m" N! r. c5 K%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