《表1 不同隐藏层节点数下神经网络的系统误差》

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《基于灰色BP-NN优化组合的PM2.5预测》

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其中：Nhid为隐藏层所应具有的节点数最大值，Ninput为输入层节点数。实验中确定的输入参数包括4个空气污染物因子和4个气象相关因子，所以模型的输入层节点数为8，因此最大试错节点数为17，取2～17个隐藏层节点进行网络训练，得到结果如表1所示。从表1中发现，当隐藏层节点数为14时，神经网络的训练误差最小，所以最终确定的模型隐藏层节点数为14个。