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];
; `4 Q* P; U# x) X& z: gT=[-1,-1,1,1];
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
/ D! A4 o( z' P8 w- E+ t# FlayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
  E# L6 ^; ]: onet.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);
# C7 x) Q- z  f5 b4 p' V: jA = sim(net,P)
E = T - A;
& f1 V$ @* |, A( ~" S( DMSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')

1 y$ D$ q6 |% D7 A$ g( R6 C（两个隐含层）
0 \0 E3 m! q& A$ ^# L+ }4 L# oP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
( R" d0 j, g# P, kT=[-1,-1,1,1];
, B4 H" m# q# w" A& o[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
dx=[-1,1;-1,1];
9 R: m. ?$ y- Q) Wnet=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};
. w8 p* x9 w( j% ]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;
. A" a8 Y  r; T9 `) ]MSE=mse(E)
* e7 m2 _* L; l% sfigure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
- [. a5 h. V9 {2 }# ~4 g（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）
' C7 @. S" V& M8 w5 x! _, t
/ V/ n$ c. X* u6 c
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

5 |; s  ]! m2 W! v" Z3 H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
+ y! d- y, ?* Q4 E! n; V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。。。
- C3 X* u+ i* W) z1 g

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？
) M8 Z' P( E+ @) D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
1 [5 k) @) ?& }0 e, A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
" V$ i" T( L2 _- L+ w5 }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

- X& G2 D" b' O  |/ L3 ^  W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
4 Z- J! F+ n+ F+ Q8 s比如
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
( ^" V0 ~* e7 K. K& O2 W1 rT=[-1,-1,1,1];
! d; [$ n" H: s& G& c我得到的残差序列如下
. U" N3 y# o, Z* _: O/ O  A0 j% W  T  C0 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。
% H; R5 z: @& s0 r  |2 x' E我怎么都运行不出来啊