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）
, J7 a/ p# Z" J# q& w3 pP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
T=[-1,-1,1,1];
6 q( R% M2 i6 i& g! wnet=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
4 E, D+ i- M0 ?" _& U: n5 I. _+ alayerWeights=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)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')
4 ^/ c5 O, O0 W' I, U# |! T4 O" g9 C
（两个隐含层）
P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
$ [& n5 g& }# k1 GT=[-1,-1,1,1];
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
) o- q: S' R; N1 I' _  @2 v0 \+ Wdx=[-1,1;-1,1];
net=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
5 r( _2 i' ]8 d& Z. einputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
) g+ i3 I3 ^  S% UlayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
6 f$ [1 Z- l, e( q- o* ?5 mnet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
& Z  b1 i4 I5 c+ W: L" U( C7 f. H$ `[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
! j1 J  [! O* F7 Q2 y4 qMSE=mse(E)
$ A' R7 |/ M6 x  ]figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o'）
1 V+ Q/ F3 z' h+ G# E（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）
+ ^% a8 S3 j7 V. W. [
. l# ^- V; {" e- C% J9 U! V* j
这两个程序的隐含层数怎么看出来的啊，看不懂
# }  {3 H4 B% P8 L* d9 A& R
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？

. n4 X! |0 V: _$ Y/ P: X! X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
% F; l( f" _  w, r1 SEP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 ...

( ^, {7 k6 v* l" g, t/ a3 P是用灰色预测的值输入神经网络吗？
  m: R' `$ c% ?- x$ u& E& m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
6 F% p$ T0 {, O, w& U9 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
: Q' }! f7 Y; {' r+ N. c是用灰色预测的值输入神经网络吗？
* x2 W4 b. t; V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
$ i1 U; T9 b& o6 S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 n  q7 d% U( p( M; g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
" @# n, W; q. L% j比如
# w) m: R* ?: B9 hP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
; G" v, |0 {) U) n: R' AT=[-1,-1,1,1];
5 D" o7 q! D: o& r我得到的残差序列如下
# |( H8 q* i4 h9 R! |0 0.0105 -0.0005 -0.0035 -0.0051 -0.0055 -0.0055 0.0003 0.0038 0.0051
: ]0 n+ X" i& U& @$ S, `* \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。
+ F, C. H) }6 q. d# x3 J$ S5 k/ U我怎么都运行不出来啊