基于模糊神经网络的水质预测及Matlab源码实现

水质是人类生活中至关重要的资源之一，准确预测水质变化对于保护水环境和人类健康至关重要。模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，能够有效地处理模糊和不确定的数据，因此在水质预测中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用模糊神经网络实现水质预测，并提供相应的Matlab源码。

首先，我们需要准备水质数据集作为训练和测试的输入。数据集应包含与水质相关的各种参数，例如水温、PH值、溶解氧含量、浊度等。对于每个水质参数，我们需要相应的水质等级作为输出，例如优良、良好、一般、较差等。确保数据集具有多样性和代表性，以提高预测模型的准确性。

接下来，我们将使用Matlab来实现基于模糊神经网络的水质预测模型。下面是一个简单的示例代码：

% 步骤1：加载和准备数据
data = load('water_quality_dataset.csv');
inputs = data