基于MATLAB的嘉陵江水质智能评价与预测系统

资 源 简 介

本项目应用MATLAB实现模糊神经网络融合技术，构建嘉陵江水质智能评价与预测系统。功能涵盖水质参数分析、趋势预测、等级分类及污染风险预警，支持多维指标动态监测与可视化展示。

详 情 说 明

基于模糊神经网络的嘉陵江水质智能评价与预测系统

项目介绍

本项目基于模糊逻辑与神经网络融合技术，开发了一套面向嘉陵江水质智能评价与预测的系统。系统通过构建自适应模糊神经网络模型，实现对多种水质监测指标（pH值、溶解氧、氨氮含量、化学需氧量等）的智能化分析与综合评估，能够准确输出水质等级分类、预测未来水质变化趋势，并提供污染风险预警功能，为水质管理与决策提供科学依据。

功能特性

• 智能评价模型：融合模糊逻辑推理与神经网络学习能力，构建高效、准确的水质综合评价模型。
• 趋势预测分析：基于历史时间序列数据，预测未来水质参数变化，识别潜在污染风险。
• 等级分类报告：依据国家标准自动划分水质等级（I-V类），输出结构化评价报告。
• 动态可视化：提供多维度水质指标动态监测图表，直观展示评价结果与预测曲线。
• 风险预警：集成环境影响因素（降雨量、水温、流速等）与污染源数据，生成污染风险预警指数。

使用方法

1. 准备输入数据，包括水质监测指标时间序列、历史评价等级标注、环境因素数据及污染源排放监测数据。
2. 运行系统主程序。
3. 系统将自动完成数据预处理、模型计算与结果生成。
4. 查看输出的水质评价报告、预测数值、趋势分析与可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)
• 统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox)

文件说明

主程序文件承担了系统运行的核心调度功能，主要包括水质监测数据的读取与归一化预处理、模糊神经网络评价模型的构建与训练、水质等级的智能分类判别、未来水质参数的预测分析、污染风险预警指数的计算以及综合评价结果的可视化图表生成。