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];
T=[-1,-1,1,1];
2 |6 y, v2 ?, P0 ?9 enet=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);
( S7 x- ]* g3 j4 _& WA = sim(net,P)
4 P2 ?" r( G8 @3 {  `* DE = T - A;
" Q$ i, p1 s8 ]& U& J  ?MSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')
# J; q5 V1 \* w1 A( t( j: K; \% |
& I, c. @9 D5 @; }（两个隐含层）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
. x7 h: }# q; ]& J+ s( CT=[-1,-1,1,1];
# N- b+ Y! L. J2 q3 n[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
dx=[-1,1;-1,1];
" s) b1 v% i, Z" z8 hnet=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};
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);
" m7 Z  M5 G& _3 w6 Q& HA = sim(net,P)
; a' a" y! @+ z! v$ B; JE = T - A;
MSE=mse(E)
* H$ E( v! w6 n, Sfigure;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）


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

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？
7 [5 x& w& \: E8 D
求助啊。。。
0 v: r+ ?+ h) n6 C0 W9 j

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 ...

是用灰色预测的值输入神经网络吗？
/ z: o( T- C2 F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
7 b7 P$ X6 ~9 q6 {* W" Y! h0 x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
7 |( f+ ^5 _9 E. P4 w! }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

+ U- v6 d* g1 z  t5 t2 U1 c2 m你好啊，我是

尧五色

平凡之不凡 发表于 2014-6-2 17:58
/ t2 R) D  I: {) [8 c8 `# W4 b7 }你好啊，我是

) w* x" Z/ F& x$ v& w/ O3 [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
+ X: e, p- @3 w# g  ^; c+ j# y( L. `1 XP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
1 z. H! c  q( O% h5 \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。。。
3 j* |3 p5 J" K, v9 B! F$ w8 N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。
5 W/ W( A  R+ O. R我怎么都运行不出来啊