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

尧五色

实例：（只有一个隐含层）
* E4 i% C' P0 I/ A! b, dP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
2 Z4 x  e8 ?1 K! E1 ^net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
5 t9 I! M* B/ s) |, T* ~inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
* h! L) A# T  T9 ~layerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
' S5 N! L/ ?( U% L$ Z9 j% P& Ynet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
3 W8 _+ c, Q* L7 |E = T - A;
MSE=mse(E)
/ K$ _4 }. L5 [' Y* B+ bfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')
+ i% V) U% N- V6 O- H
0 N9 n, k" B5 i9 x1 ~: Z2 u4 ?' f（两个隐含层）
4 S# \: V  \2 aP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
0 I% k6 E$ x% z, a6 t7 e[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
dx=[-1,1;-1,1];
0 h- m' ?; [9 b% T$ b" Znet=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
layerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
9 a; n0 y( E/ I  ~& E/ Znet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
: |8 N3 |. O$ T& X- [[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
MSE=mse(E)
4 ~3 y! A# i9 o& v0 U* x& u! i4 ~7 \9 lfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
（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）
3 |% D7 p3 F7 [

9 y/ `2 t6 }3 p4 \这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂
( ]; x3 K$ @; |
这是我找到的神经网络的程序
* A) H% v0 C* X$ K
  ~/ {( _7 P3 ^3 C: E9 V0 j, D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
+ x) `4 p4 b" u. Z  _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？

求助啊。。。

平凡之不凡

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

平凡之不凡

newff参数吧

山林隐逸

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尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 01:53
. V6 ^- Y) G2 b0 yEP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 ...

是用灰色预测的值输入神经网络吗？
你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

平凡之不凡

尧五色 发表于 2014-6-2 16:59
是用灰色预测的值输入神经网络吗？
你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

可以的，用神经网络对残差做短期预测

平凡之不凡

尧五色 发表于 2014-6-2 16:59
是用灰色预测的值输入神经网络吗？
你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

你好啊，我是

尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 17:58
你好啊，我是

; m# J0 }* q0 U神经网络的输入向量和输出向量怎么确定啊
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 r" t) R* ~; p* v比如
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
我得到的残差序列如下
& i7 \8 x- y/ L: N0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
2 U# _; O( T" \这个要怎么训练啊。。。
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。
我怎么都运行不出来啊