我搭建了一个神经网络模型，用来对混合动力汽车的冷起动排放进行预测，通过真实的车辆数据进行训练。神经网络的隐含层有3层，每个隐含层的节点数分别是17、17、29，训练算法是trainlm，成本函数是均方误差。我研究了不同输入参数对混合动力汽车冷起动排放的影响，第一个模型的输入参数是车速、发动机转速、发动机转矩，第二个模型在第一个模型的基础上增加了发动机冷却液温度，第三个模型在第二个模型的基础上增加了三元催化转化器的温度，第四个模型在第三个模型的基础上增加了电池的剩余电量，预测模型的输出均采用单输出。分别预测的冷起动排放物是CO、CO2、THC、NOX和PN。我想知道，为什么模型预测的冷起动的排放物的RMSE值会随着输入参数的增加而减小？预测的排放的均方根误差如何随着神经网络的参数而变化？

首先，随着输入参数的增加，模型可以获得更多的信息，并能够更好地解释目标变量变化，因此可以更准确地预测冷起动的排放物，从而降低了RMSE值。

其次，均方根误差（RMSE）是用来衡量模型预测值与真实值之间的差异程度的指标。当神经网络的参数包括隐含层数、每个隐含层的节点数、训练算法、成本函数等改变时，模型的预测能力也会发生变化，从而影响RMSE值的大小。例如，增加隐含层和节点数可以提高模型的复杂度，使其能够更好地拟合数据，从而降低RMSE值。而改变训练算法和成本函数可能会影响模型的收敛速度和稳定性，进而影响RMSE值的大小。

总的来说，模型的预测能力和RMSE值的大小取决于输入参数和神经网络的参数设置，需要根据具体情况进行调整和优化。