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
  t: t( y$ n: dclear all
3 @6 C4 ]( z( l; p2 Ua=[0        1.7219        5.026946
2 T; z& U) ~/ p1        1.2257        5.092308
! g: M, h( C+ Y# k2        1.776        4.48
3        2.7555        3.078846
4        2.667        3.248899
5        2.5951        3.078333
6        2.4764        3.03
& t7 z) {% _  |& x9 u  C$ |. x& i' S7        2.9587        3.11
8        3.0508        2.959113
9        3.4656        2.609524
10        3.144        3.3125
11        1.875        3.333333
12        1.152        3.86
14        1.03        5.25
+ G9 w* i" V5 R16        0.18        4.4
5 X: M& ^- e3 v+ [9 V20        5.28        1.7
' `8 [7 N! X& V- r21        2.84        3.8
22        3.3663        3.0625
8 O' W4 X6 w2 B+ w  S  |23        4.0619        2.832787
24        3.5945        2.82963
25        3.3912        2.518966
26        3.2431        3.354167
27        2.46        2.9
28        2.76        4.2
29        2.508        3.94
  O& C  v1 q! ]' m37        7.825        3.325
6 Q& r6 W$ L6 O! h" U38        3.14        2.964286
+ P0 |; }- a6 V4 N& i% @% H39        4.2731        2.710204
& |) C$ ^! f4 S) B0 g+ G4 @40        3.9198        2.739286
& B4 _7 j& L0 i: U1 a/ x( N41        3.4965        3.062963
9 ~1 f/ J) R  X42        1.78        3.327273
43        2.6033        4.4
44        2.68        2.7
45        3.2        4.3
& O) l- s# c7 q46        2.804        4.266667]

x=a(:,1);
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;
- m4 A' T1 ]( o2 ?' Anet=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=1000;
net=train(net,x,y3);
x0=x;
" Y5 O' u5 Z+ |3 t- g4 b5 Lfigure(1)
y4=sim(net,x0);
, I/ k- r' t+ F# U( Eplot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1
2 n  H: a' K) {  r

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