基于MATLAB的近红外光谱汽油辛烷值BP神经网络预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了近红外光谱数据的预处理和特征提取，构建了BP神经网络回归模型，可精确预测汽油辛烷值。系统支持模型训练、性能评估、结果可视化及新样本预测，为石油化工行业提供高效的分析工具。

详 情 说 明

基于近红外光谱数据的汽油辛烷值BP神经网络回归预测系统

项目介绍

本项目致力于开发一个基于BP神经网络的回归预测系统，利用近红外光谱数据（波长范围900-1700nm，分辨率1nm）实现对汽油辛烷值的精确预测。系统实现了从光谱数据预处理、特征提取到模型构建、训练、评估及新样本预测的全流程功能，为油品质量快速分析提供了一种有效的解决方案。

功能特性

• 数据预处理与特征提取：支持对原始近红外光谱数据进行标准化、降噪等预处理操作，并提取有效特征。
• BP神经网络建模：构建有监督的BP神经网络回归模型，学习光谱数据与辛烷值之间的复杂非线性关系。
• 模型训练与预测：利用带标签的数据集训练神经网络，实现辛烷值的精确回归预测，并支持对新样本进行预测。
• 性能评估与可视化：提供多种模型性能评估指标（如RMSE、R²、MAPE），并生成预测结果对比图、训练误差曲线等可视化图表。
• 多格式数据支持：输入数据支持.mat文件、.txt文本及Excel表格格式，便于整合不同来源的数据。

使用方法

1. 准备数据：将光谱数据矩阵（样本数×波长点）和对应的辛烷值标签数据（样本数×1）按支持格式（.mat, .txt, .xlsx等）存放于指定目录。
2. 配置参数：根据实际需求，在相应脚本中调整数据路径、神经网络结构（如隐层节点数）、训练参数（学习率、迭代次数）等。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行数据加载、预处理、模型训练与评估。
4. 查看结果：训练完成后，在输出目录查看模型参数、性能指标及可视化图表。新样本预测功能可通过调用训练好的模型实现。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB版本：建议R2018a或更高版本
• 必要工具箱：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)

文件说明

主程序文件集成了项目的核心流程，其主要功能包括：数据读取与格式校验、光谱数据预处理（如标准正态变换）、BP神经网络模型的初始化与配置、网络模型的训练与参数优化、模型性能的全面评估（计算均方根误差等指标）、预测结果的可视化展示（绘制散点图、误差曲线等），以及对新输入样本的辛烷值预测功能。