基于模糊神经网络实现水质评价预测 - Matlab源码

基于模糊神经网络实现水质评价预测 - Matlab源码

在当今环境日益恶化的情况下，水质监测变得越来越重要。模糊神经网络作为一种新型的人工智能算法，在水质评价预测中具有广泛的应用前景。本文将介绍如何使用基于模糊神经网络的方法来实现水质评价预测，并提供相应的 Matlab 源代码，以便读者学习和参考。

首先，我们需要准备好数据集。这里我们使用的是嘉陵江的水质监测数据集。数据集包含了多个指标，如 pH 值、溶解氧、总氮、总磷等，以及相应的水质等级。我们需要将数据集分为训练集和测试集。

接下来，我们需要建立模糊神经网络模型。首先，我们需要定义输入层、隐含层和输出层的节点数，并初始化权重和阈值。然后，我们开始训练模型。在每轮训练中，我们通过比较模型的输出值与实际值的误差来更新权重和阈值，直到误差达到最小值。为了提高模型的性能，我们可以采用交叉验证等技术进行优化。

最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。这里我们采用平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的预测精度。

以下是实现基于模糊神经网络的水质评价预测的 Matlab 源代码：

% 准备数据集

load water_quality_data.mat

train_ratio = 0.8; % 划分训练集和测试集的比例
[train_ind,test_ind] = dividerand(size(data,1),train_ratio,1-train_ratio);

train_data = data(train_ind,:);
test_data = data(test_ind,:);

x_train = train_data(:,1:end-1)';
y_train