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）
- \% Z7 I# G" `1 ?0 g7 SP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
$ u) J( A7 u' n- wT=[-1,-1,1,1];
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
; t, y9 O+ F( F" \inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
. A$ F" X, ~4 hlayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
  a( H  ^) i" g" V( k" Wnet.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3;
2 g6 Q) q( y, x) ?[net,tr]=train(net,P,T);
A = sim(net,P)
E = T - A;
" L4 V7 y4 U& c9 Z+ P) G4 F) X# @MSE=mse(E)
figure;plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')
- u$ E. e! |# B1 r+ U8 `
% ?) \: F7 @& 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)
dx=[-1,1;-1,1];
net=newff(dx,[2,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};
4 r8 A+ o  C* _7 J( clayerWeights=net.LW{2,1};layerbias=net.b{2};
: h% `! N, R4 N% Cnet.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);
5 _0 Z8 k' A( [( LA = sim(net,P)
E = T - A;
MSE=mse(E)
/ Z* s6 g; [% y* n3 vfigure;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

* F6 K! g9 x) \" G: M  P这是我找到的神经网络的程序

! S, Q& n; N3 H6 e+ u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 w5 Y' P& K' x! {
求助啊。。。
" E4 e) ~% P6 X) w

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 ...

8 V6 C6 a6 B8 l* Z$ v: L& P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

平凡之不凡

尧五色 发表于 2014-6-2 16:59
9 j8 K, t; T" W9 p5 X! {/ [4 G3 {% U0 {是用灰色预测的值输入神经网络吗？
5 a0 K2 Q) [5 d% y; X你是内大的么。。。。我是呼和浩特的，但是在重庆上学

& g& Y7 h# o& r  A5 M) y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
/ n* p! E' h5 A1 R/ K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

: u9 ]. P, L0 L* C$ u1 P7 s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

1 l* w5 X& v7 T1 u. s0 E& S神经网络的输入向量和输出向量怎么确定啊
' n2 G$ p8 v5 ?  Z5 x! s% V7 O8 {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
+ M( ?. a1 e/ C' T" \3 gP=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];
6 G& w0 j7 y3 [# O9 W, pT=[-1,-1,1,1];
7 ?4 V- s/ X( B: S( X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
0 E8 p3 t* D+ R! o& T9 w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