跪求懂神经网络的大哥进来指点下小弟

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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；
- E) @/ @+ ~/ t; \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。
# O7 j, A5 h9 W. M+ M0 O$ P$ z具体程序如下：
. G* j$ x% |7 K4 [1 N8 q3 p& wp=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
. B6 J4 r( Z# L    2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;
/ O8 J) F, o1 V# g( `    3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
) Q5 {/ j* l7 Qt=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];
; p$ b) J5 y! d6 x8 P" P5 kfor i=1:3
P(i,=(p(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));%归一化
  N- L- |7 c  Wend
T=(t-min(t))/(max(t)-min(t));
net=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
- C( ~, W7 t& |  J# `inputWeights=net.IW{1,1}; %  当前输入层权值和阀值
+ g/ c, p- w2 f5 `+ Ginputbias=net.b{1};
layerWeights=net.LW{2,1};%  当前网络层权值和阀值
/ n; X$ y; s3 `- H8 m- i. H; olayerbias=net.b{2};
net.trainParam.show=50; %  设置训练参数                        
5 B/ ^8 ~) w# }& v3 w0 q% }net.trainParam.lr=0.05;
* B* c' }$ k" i: f' k# C" Dnet.trainParam.mc=0.9;
8 i+ n/ C1 o8 `) r+ ~9 V9 q; znet.trainParam.epochs=7000;
/ {1 J' u+ x( U& O+ T0 c2 Pnet.trainParam.goal=1e-3;
[net,tr]=train(net,P,T);
1 p6 \% Q  S7 a1 l2 x; zy=[8000 9000 10000;
    9000 10000 11000;
    10000 11000 12000;];
for i=1:3
6 \1 v' u5 o; M/ M6 M8 f; {y(i,=(y(i,-min(p(i,))/(max(p(i,)-min(p(i,));
end
x=sim(net,y);