基于模糊神经网络的嘉陵江水质评价Matlab代码
资源描述
本资源提供了一套基于T-S模糊神经网络的Matlab代码，用于嘉陵江水质评价。该代码通过模糊神经网络模型，能够根据水质评价标准和采样水样本的各项指标值，计算并确定采样水样本的水质等级。水质评价的目的是为了判断采样水样本的污染等级，从而为污染防治和水源保护提供科学依据。
代码结构
T-S模糊神经网络模型分为以下四层：
- 输入层：与输入向量连接，节点数与输入向量的维数相同。
- 模糊化层：将输入数据进行模糊化处理。
- 模糊规则计算层：根据模糊规则计算输出。
- 输出层：输出水质评价结果。
使用说明
- 数据准备：准备水质评价标准和采样水样本的各项指标值数据。
- 代码运行：将数据导入Matlab环境，运行提供的代码。
- 结果分析：根据代码输出的水质评价结果，判断采样水样本的污染等级。
注意事项
- 请确保输入数据的准确性和完整性，以保证评价结果的可靠性。
- 代码中可能需要根据实际情况调整模糊规则和参数设置。
适用范围
本代码适用于嘉陵江水质评价，也可作为其他水体水质评价的参考模型。
贡献与反馈
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过GitHub的Issues功能进行反馈。我们期待您的宝贵意见，以便不断改进和完善本资源。