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）
" K" e" D3 R: Z7 UP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
- \, d. y6 T. zT=[-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;
[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
8 o# S$ O, h7 Q9 w' T$ P# t. `! S3 V0 CE = T - A;
6 y* y: ^0 {9 ^' p. Q3 Q! gMSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')

（两个隐含层）
. C& Q) h; J* r$ F$ IP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
& @* Q" Z- q: z7 a$ P! ZT=[-1,-1,1,1];
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
+ A; |3 C" w+ R$ ]dx=[-1,1;-1,1];
net=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
+ ]( T: u) I5 J! x) ainputWeights=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;
[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
MSE=mse(E)
3 ]) S. r" x( K: Q0 [figure;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）
( p2 f2 y& T3 ]; O$ b, V! [

这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂
: a/ d" @: r3 r. \: N# c. `
; n* O# o" n" L* I7 c这是我找到的神经网络的程序

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？

0 F; O, h7 x& M  F& G; E: R$ u求助啊。。。
. |3 G( X! Q' W/ t( @, U$ f; ~

尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 17:58
) Q' u5 T; |& S( |0 E) R7 V你好啊，我是

神经网络的输入向量和输出向量怎么确定啊
% A3 R# B2 G5 `3 W1 r  ]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
- u, n& a9 U9 q0 u比如
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
% A% d# O7 v0 ~  U$ W+ P, @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
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

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？
" f7 `( Y3 M) N4 T! n1 J0 S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

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？
! ^4 \$ D% T, D* w你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

% h+ q; b, {0 P( c可以的，用神经网络对残差做短期预测

尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 01:53
2 W" z7 H* G0 e/ zEP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？
+ }0 L4 X- S) D  s( y" z你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

山林隐逸

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平凡之不凡

newff参数吧

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