跪求懂神经网络的大哥进来指点下小弟

yqxxqy

我刚学习神经网络，练了个简单的例子：第一年工资1000，第二年2000，第三年3000，第四年4000。。。。。依此类推，样本一直到第10年的10000；
我用前三年的做为输入，第四年的作为目标训练；
. p. V- ~6 W7 ~: k. v4 b先将样本归一化，但之后做预测就出现问题了，用第8，9，10年的做输入，预测第11年的结果就不对了，个人觉得应该是后面输入数据归一化的问题，但不知道怎么改。
具体程序如下：
7 B6 O- p8 R% E8 ^; v/ f' o) p7 tp=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
. p: ~0 J( H; R2 h* L+ w    2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;
) k( _. u- U  ~    3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
t=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];
- k+ j: Y6 q6 |2 p( T( o. H7 g8 X( Vfor i=1:3
6 o9 U- V% L5 AP(i,=(p(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));%归一化
, r( r0 y4 E+ h% send
T=(t-min(t))/(max(t)-min(t));
( z# |5 N5 U$ p( Tnet=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
3 x( t& i7 I, G( `. }; {inputWeights=net.IW{1,1}; %  当前输入层权值和阀值
inputbias=net.b{1};
layerWeights=net.LW{2,1};%  当前网络层权值和阀值
7 ~+ o  y6 K5 r/ s$ o, I6 clayerbias=net.b{2};
net.trainParam.show=50; %  设置训练参数                        
6 S  M& e3 Q1 S$ Inet.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
9 z. j8 P& B6 h* X2 A8 Y' v& h5 \# Tnet.trainParam.epochs=7000;
- E$ E1 T2 d9 P& M  h; Knet.trainParam.goal=1e-3;
1 L! g! M1 C3 y; P[net,tr]=train(net,P,T);
/ R* t' g6 f/ Q* B" v% I6 N2 f2 py=[8000 9000 10000;
    9000 10000 11000;
/ _0 j2 E7 c& V& z( g  b5 A3 M' M0 F    10000 11000 12000;];
& O2 C" J; X- j$ hfor i=1:3
+ W* O+ V$ X1 C5 a" \! Oy(i,=(y(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));
! e4 P4 Y! W& h7 D7 V: {. Iend
  v% v0 H& q' C7 U  R7 p7 Kx=sim(net,y);