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];
$ o& I1 a! k3 k2 [: X) G3 c# GT=[-1,-1,1,1];
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
layerWeights=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;
- N; [2 C- _0 E% l  a[net,tr]=train(net,P,T);
3 R1 d+ W+ s' ?  _- M9 i1 R5 m1 rA = sim(net,P)
1 g, u+ y1 W3 c3 Y+ q/ DE = 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];
! B2 X5 K9 b2 g/ F9 f! o[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
/ _  P' |1 [9 K9 s1 d& U  I6 i( U/ idx=[-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};
  u8 B9 i4 L  o# V( Knet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
+ d1 G4 W% c# l  \7 W' b: `[net,tr]=train(net,P,T);
1 p8 T1 W+ V7 V9 ?6 ^8 eA = sim(net,P)
4 \) W. V: A& A5 R& d5 FE = T - A;
MSE=mse(E)
1 s3 V; ~, [" l5 _3 Yfigure;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）
; J  H5 I) L0 ^2 e( t
, j# u& Q4 F4 z1 i' M. O- A5 f
. q+ o3 F8 K2 `+ O8 S& I2 r0 k: Q' x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
) P: L) z/ r; ?  W0 e
8 b8 R; O1 `! h' P9 q7 Q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
1 n" v. [1 P2 O0 R- [& 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？

4 X  w  a% f9 Z4 S+ j4 T; M' c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
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 ...

3 l1 A8 l4 n( U/ T* J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
! }  ^& z7 A4 k9 ~0 G3 f% ^$ y是用灰色预测的值输入神经网络吗？
$ }! W# P7 O* Z; X% i% N* b你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

& J& i* j$ ]0 Y; {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？
6 L- @* \3 d3 m6 Q2 ~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

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
  c! `& p# d5 G8 _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
  e+ y5 ]' ]& l: b! F& ^0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
; u! q" c$ H; F/ h% p0 L( C8 N这个要怎么训练啊。。。
+ ?! U2 O' U" m0 D/ O" Q. W+ \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。
/ `$ A& K: [1 V! F2 v& C我怎么都运行不出来啊