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）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
6 A+ c7 J+ q: M' U' N' ZT=[-1,-1,1,1];
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
6 N! j  B0 |$ j0 w* RinputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
* G* h4 }# b) r3 X# P6 KlayerWeights=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;
7 o& u) j/ `0 r( X( z, i/ f. m' |[net,tr]=train(net,P,T);
* B. K3 L1 \8 O: u3 j6 @' kA = sim(net,P)
E = T - A;
MSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')

（两个隐含层）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
  c7 p* O8 j' |[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
dx=[-1,1;-1,1];
4 Y2 N/ H! `: ~' X* Wnet=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
. E: q7 h, L8 u, E8 KinputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
/ f$ Y" h+ b. p: slayerWeights=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;
( I+ O! {9 j/ K" I# W7 C  B[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
. I7 ^- ]: C7 C$ y% a- ~MSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
& c3 M2 D# B+ s  [4 R（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）


. K: j& z4 s5 @这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂

/ V/ K" h6 ?: I4 [* J这是我找到的神经网络的程序
- D. s. p$ _; m( d! d, M
# T* G3 l7 d2 J+ R7 G5 D9 e9 }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
* ^4 M" P# s2 m' h) d" s" R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
- a- P6 _. V; @, F  H& r. uEP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 ...

* Y2 z( f: w# t+ v% Q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

7 v8 Z2 Y8 t6 {  Q9 m你好啊，我是

尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 17:58
% |5 t9 n3 a' L9 j你好啊，我是

# J6 R% h6 L6 m0 y) |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
比如
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
  ]: Z& _9 e! o4 a% a我得到的残差序列如下
) L) E( E" T/ p! s7 t0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
2 Z4 G9 H3 }, O% |0 H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