MATLAB神经网络工具箱实现的汽油辛烷值近红外光谱双模型预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB神经网络工具箱构建BP与RBF神经网络模型，通过汽油近红外光谱数据预测辛烷值。系统提供数据预处理、模型训练、性能对比等完整流程，为燃料质量分析提供可靠解决方案。

详 情 说 明

基于BP与RBF神经网络的汽油近红外光谱辛烷值预测模型系统

项目介绍

本项目利用MATLAB神经网络工具箱构建了一个双模型预测系统，通过BP神经网络和RBF神经网络建立汽油样品近红外光谱特征与辛烷值之间的非线性映射关系。系统实现了从数据预处理到模型训练、性能评估和结果可视化的完整工作流程，为汽油品质快速检测提供了有效的分析工具。

功能特性

• 数据预处理模块：对原始近红外光谱数据进行标准化处理、噪声滤除和特征提取，提高数据质量
• 双模型并行训练：同步训练BP神经网络和RBF神经网络模型，支持自定义网络参数配置
• 性能对比评估：采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等多指标综合评价
• 结果可视化展示：生成训练过程曲线、预测误差分布图和回归分析图，直观呈现模型效果
• 预测能力分析：提供新样本的辛烷值预测结果及置信区间估计

使用方法

1. 数据准备：将汽油样品的近红外光谱数据整理为n×m维矩阵，辛烷值标签整理为n×1维向量
2. 参数设置：根据实际需求配置隐藏层节点数、学习率、训练次数、目标误差等超参数
3. 模型训练：运行主程序启动双模型训练过程，系统自动完成数据预处理和网络构建
4. 结果分析：查看生成的性能报告和可视化图表，评估模型预测精度
5. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行辛烷值预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括数据加载与预处理、神经网络模型构建与参数配置、双模型并行训练执行、预测精度评估指标计算、结果可视化图表生成以及模型性能对比分析等核心功能。该文件作为系统入口，实现了从原始数据输入到最终预测结果输出的全链路处理。