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标题: 有没有谁可以告诉我怎么看神经网络程序中隐含层数有几层啊 [打印本页]
作者: 尧五色    时间: 2014-6-1 21:28
标题: 有没有谁可以告诉我怎么看神经网络程序中隐含层数有几层啊
实例：（只有一个隐含层）" x$ A+ c/ l  X4 @, X: P
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
/ d' T( o: p' X: A, o' Q/ v' M$ FT=[-1,-1,1,1];
, c/ G  A+ C5 I9 d3 Knet=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');% d5 g6 {6 t* R# `
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
# L2 |3 k# x  ulayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
6 m2 R# B1 L' Rnet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
  K* N5 F3 ~- D2 r9 j[net,tr]=train(net,P,T);1 E! i/ {; j& s! `3 P$ @
A = sim(net,P)# [6 @) R% P* R9 V
E = T - A;
+ b4 J$ v. {" T5 NMSE=mse(E)) S) W6 _& {2 B3 F
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')- F, I0 `( u6 b; M

5 l" M/ G& b/ |) |0 a* g* Y（两个隐含层）
- k: L5 ?7 @! e, JP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
) E& }+ T; `0 m( s) d9 `  A2 GT=[-1,-1,1,1];4 z) ~4 B( M- h3 {" {; N1 |
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)% ~; t- e1 F4 [: w# [: J
dx=[-1,1;-1,1];
# @( K2 V" B$ u/ {* }  b  [: lnet=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');  N% u& @# v0 H, @# H
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
6 ^3 I$ z( x# l3 k$ XlayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};2 a/ L6 N! B0 ^% h/ n5 }" N
net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;* q6 X' x2 h# [+ w3 `, p' l
[net,tr]=train(net,P,T);
" s1 J- e$ u# N2 J6 AA = sim(net,P)7 X1 X! X5 k  _% `" |
E = T - A;
1 G3 D0 L* b+ vMSE=mse(E)8 ~7 x+ L. b+ D6 r0 r2 |
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
- O7 H3 Y: r  i5 _, ^（隐含层一般选择一个就好，只有存在奇异值时进行归一化较好，比如p【1,2,3,68；2,3,4,78】，但最后应该把输入值归一化，输出值反归一化）
# N; e! }3 N" v( F" h/ f& c
5 t( u, \: ]' t% c. O* T1 S8 P! U4 i+ K
这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂
. @& o* Y) H! c  _2 q, p
8 i) q/ c; `* k5 C# ?这是我找到的神经网络的程序  _+ }0 }/ r! b! ^. M* V' V4 o  ^
9 c- }' x5 D, E& _; S6 s9 U
还有就是做怎么把灰色预测和神经网络结合在一起。。。看过一些论文
3 T3 Y- u3 m9 ]! q* D' P是用灰色预测把拟合值做出来然后求残差，用残差做输入样本吗？+ Y1 |5 @9 Z! l! E+ k: U9 m( i
  S- ~$ ^0 w) y1 c9 ]4 |8 D6 l; Z  g* p
求助啊。。。
$ o$ k, @/ U2 t; [) D/ }) a) A
作者: 平凡之不凡    时间: 2014-6-2 01:53
EP神经网络还可以和马尔科夫链还有主成分以及遗传算法结合使用，大都是对优化预测。结合使用一般是基于神经网络，神经网络可以给出预测数据，与真实值做出残差，接着使用灰色预测，或是像你所描述反过来做分析
作者: 平凡之不凡    时间: 2014-6-2 01:55
newff参数吧
作者: 山林隐逸    时间: 2014-6-2 09:58
给楼上的赞一个~
作者: 尧五色    时间: 2014-6-2 16:59
平凡之不凡 发表于 2014-6-2 01:53
" ?  K- ^; b1 `EP神经网络还可以和马尔科夫链还有主成分以及遗传算法结合使用，大都是对优化预测。结合使用一般是基于神经 ...

- G6 f" W$ P! m/ E, E4 D是用灰色预测的值输入神经网络吗？
/ B/ O! F2 m: i5 V' w( C0 n2 Y你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学
作者: 平凡之不凡    时间: 2014-6-2 17:58
尧五色 发表于 2014-6-2 16:59 & q& b1 X6 ~6 z
是用灰色预测的值输入神经网络吗？, S9 i' ~1 e6 K0 o4 U, F( I: ^. ?
你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学
* n2 M+ y2 b: r
可以的，用神经网络对残差做短期预测
作者: 平凡之不凡    时间: 2014-6-2 17:58
尧五色 发表于 2014-6-2 16:59
0 J! i) ?# y, D' k8 a6 O是用灰色预测的值输入神经网络吗？
+ |0 q6 @: E. |0 }你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学
0 ]" e6 `& K: {. F& U5 o
你好啊，我是
作者: 尧五色    时间: 2014-6-4 22:44
平凡之不凡 发表于 2014-6-2 17:58
8 w2 @8 U, m. c9 w& G% q, ?你好啊，我是

7 `+ M  M* s3 l5 u7 O; @* l( m神经网络的输入向量和输出向量怎么确定啊
; b) z' m4 J- C6 U4 h& \; ~我用灰色预测得到一组残差，但是我看到的程序都是以矩阵的形式作为输入向量
5 ]9 y/ G+ i1 A9 Y5 l$ L& ^1 j比如/ H0 k7 ~7 o5 k
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];; f5 i+ X& \4 b/ C9 o
T=[-1,-1,1,1];
$ q4 D9 G" t7 Z3 ?8 l我得到的残差序列如下
! k7 q3 O/ j  O3 B0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
$ E( r. A! ]# ^6 p这个要怎么训练啊。。。, o/ R' C0 e' y
看到相关的文章，可以选择前三年残差的数据作为序列的输入样本，下一年的数据作为网络的输出。
/ H2 u3 T* j- O0 P0 s9 m我怎么都运行不出来啊



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