MATLAB实现的基于BP神经网络的汽油辛烷值预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一个完整的汽油辛烷值预测系统，通过BP神经网络对汽油样本的特征参数进行建模分析。系统涵盖数据预处理、网络训练、性能评估和结果可视化模块，能够高效准确地预测未知汽油样本的辛烷值。

详 情 说 明

基于BP神经网络的汽油辛烷值预测分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的汽油辛烷值预测系统，通过对汽油样本的多个特征参数进行分析，利用BP神经网络建立预测模型。系统包含数据预处理、网络构建、训练优化、性能评估和可视化展示五大模块，能够准确预测未知汽油样本的辛烷值，为石油化工行业提供质量评估参考。

功能特性

• 数据预处理模块：采用数据归一化技术对原始特征数据进行标准化处理
• 神经网络构建：支持自定义隐藏层节点数、学习率等网络结构参数
• 模型训练优化：基于反向传播算法进行权重优化，实现模型快速收敛
• 性能评估：提供均方误差(MSE)、决定系数(R²)等多种评估指标
• 可视化展示：生成训练过程收敛曲线、预测值与真实值对比图、误差分布直方图

使用方法

1. 准备输入数据：包括汽油样本的特征参数矩阵和对应的辛烷值标签数据
2. 设置模型参数：配置训练集/测试集划分比例、神经网络结构参数
3. 运行主程序启动模型训练和预测流程
4. 查看输出结果：获取预测模型、预测结果、性能报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间处理数据集（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理模块、神经网络模型构建与训练过程、预测结果生成与准确性评估，以及多种可视化分析图表的绘制。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，用户可通过修改参数配置灵活调整模型结构。