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];
: X7 i$ e1 j# O: j1 K- nT=[-1,-1,1,1];
% M+ J0 i2 K6 f& p/ Anet=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};
) t# N8 n' n* n% C% E7 onet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
) }% z  l' A" @; e9 h6 F[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
* v8 a7 }1 e' J) H9 VMSE=mse(E)
2 u* ?$ a8 ~3 ]7 a* Zfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')

( a% _( |8 f8 ]5 F9 ~4 w（两个隐含层）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
0 Y/ F3 }" ^  |: X  p  ldx=[-1,1;-1,1];
net=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
! n0 Z# J8 g7 }2 P0 }inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
% x2 Y$ P7 \/ ^/ 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;
[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
% [, l# b% E+ f& @$ T. H) hMSE=mse(E)
: e$ _( z( o8 \3 z$ Xfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
, B: C/ t: v4 U, A# ]! W（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）
* M- _' p+ P5 S) ]7 q4 D4 R6 x
% d, d# C. J. U3 n- I* l. `' z
这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂

* d; i3 Q$ N: g2 A- `. H这是我找到的神经网络的程序
! e$ b4 X3 s0 ^; R9 E
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 |' _) l2 w5 w" w6 y3 {; _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。。。
5 `* V* R" o* B6 I( f

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
: i* K6 p& U+ F: ?9 m! q3 \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 ...

4 {$ b, G" I0 Z' N# v0 t+ P: z9 ~是用灰色预测的值输入神经网络吗？
* P# r& X6 {# V1 X$ F" E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
: w: x# q6 o! k) e1 Q8 U2 f% {是用灰色预测的值输入神经网络吗？
. m0 ?4 Z) q1 a6 S! t# w) _" l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
. p2 [7 N0 E7 Z) T/ z; p是用灰色预测的值输入神经网络吗？
8 `* ^! Z% o! k5 c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
9 Y: C8 E" w: k3 b你好啊，我是

神经网络的输入向量和输出向量怎么确定啊
6 F: t3 s) b8 V# `& z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];
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
2 d: V+ d# f: A9 r7 n9 \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