BP神经网络得到的数​学表达式，但是当输入​不同的输入时，结果都​一样，这是为什么？。

clear all;

N=[2300 2271 2268 2255 2234 2217 2200 2170 2150 2100 2000 1900 1800 1700 1600 1500 1400 1300];

%发动机转速(单位：rpm)

T=[41 100 200 300 400 500 500 700 800 835 980 1051 1093 1117 1175 1215 1227 1211];

%发动机转矩(单位：N*m)

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(N);

[tn, outputStr] = mapminmax(T);

%建立BP神经网络

net = newff(pn, tn, [9 1],{'logsig', 'purelin'},'trainlm','learngdm');

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 100;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

net.trainParam.goal = 0.001;

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net= train(net, pn, tn);

save E53net net;

W1= net.iw{1, 1}%输入层到中间层的权值

B1 = net.b{1} %中间各层神经元阈值

W2 = net.lw{2, 1} %中间层到输出层的权值

B2 = net.b{2} %输出层各神经元阈值

上面的程序得到网络的权值和阈值，下面程序是预测的程序

W1=[-39.9641 -41.8587 -26.8856 25.3122 -25.2031 25.0417 -25.1839 -25.1307 -25.1955];

W1=W1(:);

B1=[36.6779 31.4739 11.1099 -5.7042 1.3082 7.1167 -12.5644 -18.9806 -25.2047];

B1=B1(:);

W2=[4.2560 3.4466 2.3831 0.5025 0.7483 -0.6174 0.4067 0.1181 -0.3683];

B2=[-0.0396];

E=[1300 1400 1500 1600 1700]

Q= mapminmax('apply', E, inputStr);

simy=purelin(W2*logsig(W1*E+B1)+B2);

A= mapminmax('reverse',simy, outputStr)