BP神经网络

狼之魂汪洋

写了个BP神经网络的小程序，但进行预测的时候总是误差太大，不知道从何改起，求助大神帮助，程序如下。谢谢
0 W* L! V0 E% ^1 ZTe=[900.00,1000.00,900.00,900.00,1000.00,1000.00,866.00,1034.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00];
Te1=[1000.00,900.00,950.00,950.00];
! Q" V# o0 P+ o, Q" Y: w6 WTi=[50.00,50.00,70.00,50.00,50.00,70.00,61.00,60.00,43.00,77.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00];
Ti1=[70,70,60,60];
S=[2.00,2.00,2.00,3.00,3.00,3.00,2.50,2.50,2.50,2.50,3.34,2.50,2.50,2.50,2.50,2.50];
S1=[2.00,3.00,1.66,2.50];
I=[900.00,950.00,960.00,953.00,1060.00,1011.00,899.00,1023.00,942.00,1025.00,1000.00,1103.00,1100.00,1104.00,1100.00,1101.00];
I1=[995.00,1050.00,945.00,1101.00];
Y=[80.23,77.35,74.59,75.24,66.30,60.49,83.27,63.34,78.12,70.11,55.40,68.10,68.21,68.03,68.30,68.17];
. ?1 G) N, A' m4 EY1=[72.01,65.65,78.63,68.11];
  v# G8 y$ f0 Q6 L5 s. t2 lP=[Te;Ti;S];%输入数据
P1=[Te1;Ti1;S1];%检测的输入数据
& p5 l1 M  T2 p$ fT=[I;Y];  %输出数据
T1=[I1;Y1];  %检测的的输出实际数据
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T);  %归一化
" L5 y3 u& p6 Bnet=newff(minmax(Pn),[3,3,2],{'tansig', 'tansig','purelin'},'trainlm');  %建立神经网络
net.trainParam.goal=0.000001;      
% o8 T$ ~- f  E9 F3 Z. fnet.trainParam.show=50;
net=train(net,Pn,Tn);    %网络训脸
2 c2 M* ~$ I" b% l6 \[Pn1]=tramnmx(P1,minp,maxp)    %检测输入数据的归一化
t_sim1=sim(net,Pn1);    %模拟输出
# A* ^; `! M- wt_sim2=postmnmx(t_sim1,mint,maxt);   %模拟数据的反归一化
2 s2 m  `- z2 O1 `E1=t_sim2-T1    %模拟值与实际值的差值
M1=mse(E1）