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）
" O( H% H# Z1 y6 \" bP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
. |1 N# t1 P" RT=[-1,-1,1,1];
# L: Z2 @9 [* P) Hnet=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
- H0 j: t6 M$ K0 K3 JlayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
net.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)
E = T - A;
MSE=mse(E)
- s4 V) E" `; N1 P+ Z, Vfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')
9 I8 K0 h. E- `( |$ k: n9 j
（两个隐含层）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
! i3 q: [9 u# v3 {( [$ ]. A$ R. R[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
- Q, f* E9 k" B/ O2 c, m1 udx=[-1,1;-1,1];
net=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};
% E( ~7 p7 o4 {" Tnet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
- T2 o( w0 g6 R+ K[net,tr]=train(net,P,T);
( t  g! z9 A$ z3 s* T8 PA = sim(net,P)
1 S5 y$ v& o# e% N$ _2 EE = T - A;
MSE=mse(E)
% ]. G  Y4 K1 v0 Z( u+ Z" D  Qfigure;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）

; P/ Z9 n. q6 I/ [
# W* e  _5 B5 G0 x8 _2 _8 n: j' [这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂

这是我找到的神经网络的程序
' r) a3 o8 v8 a6 ^
( y0 ?# G9 k7 t- M- F: X' ?! k+ \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
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？

8 s* U6 i2 N1 H2 p/ ?) S7 ~4 ^+ W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
( A" y; x9 u' s" A3 ^5 q$ H' hEP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 ...

! E" o0 P! D2 c; [" d是用灰色预测的值输入神经网络吗？
: R: _- C( y( Y# R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
3 P. L4 p- A! O& x2 y$ @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
) O. e$ j) c1 U, i& S' \" {  h! b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

- E& R7 r2 L; g- n5 @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

4 I0 K& o) x: O4 i. W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
7 w" r6 y9 P2 t3 P# A" f比如
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
: G' j% C" N0 e$ }" B9 TT=[-1,-1,1,1];
我得到的残差序列如下
0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
& N/ L; p( p% I1 Z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。
' I& x: K, `4 b  _% @我怎么都运行不出来啊