我的预测相对误差怎么如此大，请大家给点建议

sunhmm100

clear all
clc
% 1989-2003 所有原始数据
m_data=[16909.2        112704        601.5 1373.9 5762.01;
       18547.9        114333        686.3        1510.2        6126.03;
       21617.8        115823        708.6        1700.6        6696.82;
       26638.1        117171        784.0        2026.6        7455.41;
       34634.4        118517        921.6        2577.4        8201.17;
       46759.4        119850        1221.0        3496.2        9046.51;
       58478.1        121121        1577.7        4283.0        9886.36;
       67884.6        122389        1926.1        4838.9        10570.29;
       74462.6        123626        2090.1        5160.3        11039.11;
       78345.2        124761        2162.0        5425.1        11347.30;
      82067.5        125786        2210.3        5854.0        12092.28;
      89468.1        126743        2253.4        6280.0        13466.22;
      97314.8        127627        2366.4        6859.6        14682.51;
      105172.3        128453        2475.6        7702.8        16400.14;
      117251.9        129227        2622.2        8472.2        18910.12]'
% 将训练集、预测集一起进行归一化
p=m_data(1:4,:) % 输入
t=m_data(5,:)   % 输出

for i=1:4
    pn(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
tn=(t-min(t))/(max(t)-min(t))
pn
%---------------------------隐层神经元确定------------------------
EPOCHS=10000;
GOAL=0.000005;


a=3:15;       % 隐层神经元数目
res=zeros(size(a));% 用于存储误差，先初始化为0

% 用于训练集
P=pn(:,1:12)      
T=tn(1:12)

for i=1:length(a)
    net=newff(minmax(P),[a(i),1],{'tansig','purelin'},'trainscg');
    net.trainParam.epochs=EPOCHS;
    net.trainParam.show=50;
    net.trainParam.goal=GOAL;
%     net.iw{1,1}=zeros(size(net.iw{1,1}))+0.5;
%     net.lw{2,1}=zeros(size(net.lw{2,1}))+0.75;
%     net.b{1,1}=zeros(size(net.b{1,1}))+0.5;
%     net.b{2,1}=zeros(size(net.b{2,1}));
   
    net=init(net);
    net=train(net,P,T);
    Y=sim(net,P);   
    E=T-Y;
    ERROR=mse(E,net);
    res(i)=norm(ERROR);
end

% 选取最优神经元数，no 为使得误差最小的隐层神经元个数
number=find(res==min(res));    %   记录res中最小值的索引值   
% if(length(number)>1)no=number(1)
% else no=number
% end
no=a(number)

clear ERROR res

% 选定隐层神经元数目后，建立网络，训练仿真
net=newff(minmax(P),[no,1],{'tansig','purelin'},'trainscg');
    net.trainParam.epochs=EPOCHS;
    net.trainParam.show=50;
    net.trainParam.goal=GOAL;
%     net.iw{1,1}=zeros(size(net.iw{1,1}))+0.5;
%     net.lw{2,1}=zeros(size(net.lw{2,1}))+0.75;
%     net.b{1,1}=zeros(size(net.b{1,1}))+0.5;
%     net.b{2,1}=zeros(size(net.b{2,1}));
    net=init(net);
    net=train(net,P,T);
    Y=sim(net,P)   
    E=T-Y;
    ERROR=mse(E,net);
    R=norm(ERROR);
    save net;       % 保存网络

% 2001-2003年作为预测对象
input=pn(:,13:15)
out=sim(net,input)

% 输出反归一化                              
Y1=Y*(max(t(1:12))-min(t(1:12)))+min(t(1:12))
prediction=out*(max(t(1:12))-min(t(1:12)))+min(1:12)

% 计算相对误差
yucewucha= abs(prediction-t(13:15))./t(13:15)     
t(13:15)

% 误差图
figure(1)
plot(1:3,t(13:15),'b*-',1:3,prediction,'ro:')
请大家帮我看看，为什么我的预测误差比较大，是因为预处理有问题还是因为训练函数选择有问题？谢谢大家

[ 本帖最后由 eight 于 2007-7-2 19:37 编辑 ]