基于MATLAB的BP神经网络水位时序预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多层前馈BP神经网络，通过学习历史水位数据的非线性规律，实现对未来水位的时序预测。系统提供预测值及置信区间，支持水资源管理与风险预警。

详 情 说 明

基于BP神经网络的水位时序预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多层前馈BP（Back Propagation）神经网络的水位时序预测系统。系统核心目标是学习历史水位数据的内在规律，建立输入特征与未来水位值之间的非线性映射关系，从而实现对水位变化趋势的准确预测。该系统集成了数据预处理、网络模型训练、预测验证和结果可视化四大功能模块，能够提供未来特定时段的水位预测值、置信区间以及全面的误差评估。

功能特性

• 核心预测能力：利用BP神经网络强大的非线性拟合能力，对水位时序数据进行高精度预测。
• 多源数据支持：不仅支持历史水位数据，还可整合降雨量、流速、温度等相关影响因素数据作为输入特征，提升预测准确性。
• 灵活参数配置：允许用户自定义预测时间步长、神经网络结构（如隐藏层数量、神经元个数）等关键参数。
• 全面结果输出：

* 未来时段的水位预测值序列。 * 预测结果的置信区间和关键误差指标（RMSE、均方根误差；MAE、平均绝对误差）。 * 神经网络训练过程的损失函数收敛曲线，便于监控训练状态。 * 预测结果与实际观测值的对比可视化图表，直观展示预测性能。 * 详细的模型性能评估报告。

使用方法

1. 数据准备：将历史水位监测数据（时间戳、水位值）及相关环境参数数据整理为系统要求的格式（如CSV文件）。
2. 参数设置：在配置文件中指定预测的时间步长、BP神经网络的拓扑结构（层数、神经元数）、学习率、训练迭代次数等参数。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、网络训练和预测流程。
4. 结果分析：查看生成的预测结果文件、误差指标统计以及各类可视化图表，对模型性能进行评估和分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)。
• 必要工具包：MATLAB 的神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)。
• 硬件建议：无特殊要求。对于大规模数据集或复杂网络结构，建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其功能包括：系统初始化与参数配置、从指定源读取历史水位及相关环境数据、对原始数据进行清洗与归一化等预处理操作、根据设定参数构建并训练BP神经网络模型、利用训练好的模型进行水位预测、计算预测结果的误差指标与置信区间、以及绘制训练过程曲线和预测效果对比图等可视化内容。