BP神经网络对水质问题进行预测（Matlab代码实现）

本文主要是介绍BP神经网络对水质问题进行预测（Matlab代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；其次，利用遗传算法优化BP神经网络算法；最后，提出改进的BP神经网络算法执行流程，并以食品价格数据进行对比分析。通过实验分析结果可知，相对于传统的BP神经网络算法，该方法在预测过程中可以提高预测效率、提升预测精度。本文章采用BP算法并训练使用的数据集404个水质数据对水质问题进行预测。

📚2 运行结果

部分代码：

clc
clear all

load out2.mat
load train.mat
outrec = outrec';
ml = [2.35500000000000,0.110000000000000,6.50000000000000,323.500000000000];
mm = [10.9945239746905,69.0063006300631,-6.66869763899466,-0.319387271030040];
for j = 1:4
for i = 1:404
outrec(i,j) = outrec(i,j)*ml(j)+mm(j);

end
end

for j = 1:4
for i = 1:404
traind_s(i,j) = traind_s(i,j)*ml(j)+mm(j);

end
end

xunlian = 250;
yuce = 152;

a = 1:xunlian;
b = xunlian+1:xunlian+yuce;

figure(1)
%% 拟合曲线

title('fitted');

zzl = 1;
subplot(2,2,zzl);
plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b');
hold on
plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('temperature');
legend('measured value','fitted value');

zzl =2;
subplot(2,2,zzl);
plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b');
hold on
plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('pH');
legend('measured value','fitted value');

zzl = 3;
subplot(2,2,zzl);
plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b');
hold on
plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('Do');
legend('measured value','fitted value');

zzl = 4;
subplot(2,2,zzl);
plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b');
hold on
plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('ORP');
legend('measured value','fitted value');

%% 预测曲线
figure(2)

zzl = 1;
subplot(2,2,zzl);

plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b');
hold on
plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r');
hold off

xlabel('time');
ylabel('temperature');
legend('measured value','predicted value');

zzl = 2;
subplot(2,2,zzl);
plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b');
hold on
plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('pH');
legend('measured value','predicted value');

zzl = 3;
subplot(2,2,zzl);
plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b');
hold on
plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('DO');
legend('measured value','predicted value');

zzl = 4;
subplot(2,2,zzl);
plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b');
hold on
plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r');
hold off
xlabel('time');
ylabel('ORP');
legend('measured value','predicted value');