基于模糊神经网络的嘉陵江水质评价预测 - MATLAB源码实现

水质评价是对水体污染程度和适用性进行评估的重要手段之一。本文介绍了如何使用模糊神经网络（FNN）来预测嘉陵江水质评价，并提供了相应的MATLAB源代码。

嘉陵江是中国长江上游的一条重要支流，对其水质进行评价对于保护水资源、维护生态环境至关重要。模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和人工神经网络的方法，能够处理模糊和不确定性的问题，因此在水质评价预测中具有广泛的应用前景。

以下是使用MATLAB实现基于模糊神经网络的嘉陵江水质评价预测的源代码：

% 步骤 1: 数据准备和预处理
% 导入水质评价数据集，包括嘉陵江的水质指标和相应的评价结果
data = load('water_quality_data.mat');
X = data