基于MATLAB的模糊神经网络水质预测

水质预测在环境管理和水资源保护中起着重要作用。模糊神经网络是一种强大的工具，可以用于建立水质预测模型。本文将介绍如何使用MATLAB编写模糊神经网络来预测水质，并提供相应的源代码。

首先，我们需要收集水质监测数据作为训练集。这些数据应包括与水质相关的各种参数，如温度、溶解氧、PH值等。假设我们有N个训练样本，每个样本具有M个输入属性和一个输出属性（水质指标）。我们可以将这些数据表示为一个N×（M+1）的矩阵，其中每一行代表一个训练样本，最后一列是水质指标。

接下来，我们需要安装和加载MATLAB的模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）。这个工具箱提供了用于建立和训练模糊神经网络的函数和工具。

% 加载数据
data = load('water_quality_data.mat');
inputs = data(