模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2.pdf

【模糊神经网络预测算法在嘉陵江水质评测中的应用】 模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络技术的预测模型，常用于处理不确定性和非线性问题，如水质评价。在嘉陵江水质评测中，这种算法能有效地评估水体的污染程度，为环保决策提供科学依据。 1. **模糊数学基础** 模糊数学是处理不精确或不确定信息的数学工具，主要概念是隶属度和模糊隶属度函数。隶属度是衡量一个元素属于模糊集合的程度，其取值范围在0到1之间。当隶属度接近0时，表示元素对集合的归属较弱；接近1则表示归属较强。模糊隶属度函数有多种类型，例如三角函数、梯形函数和正态函数，用于量化计算元素的隶属度。 2. **T-S模糊模型** T-S模糊系统是一种自适应的模糊模型，其规则采用"if-then"形式，可以自动更新和调整模糊子集的隶属函数。模型的输出是输入的线性组合，模糊规则的输入部分是模糊的，输出部分是确定的。输入的模糊化是通过隶属度函数进行的，通常使用指数函数来描述模糊集的中心和宽度。模糊推理通过连乘算子完成，最终计算出模糊输出。 3. **T-S模糊神经网络模型** T-S模糊神经网络由输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层构成。输入层接收多维输入，模糊化层计算输入的模糊隶属度，模糊规则层执行模糊推理，输出层计算网络的最终输出。网络的学习过程包括误差计算、系数修正和参数修正，这些步骤迭代进行，以最小化期望输出与实际输出的误差。 4. **嘉陵江水质评价** 水质评价涉及氨氮、溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、总磷和总氮等六项关键指标。这些指标反映了水体的健康状况，如氨氮可能导致水体富营养化，化学需氧量和高锰酸盐指数指示有机污染，溶解氧、总磷和总氮则与水体的富营养化程度相关。 5. **模型建立与训练** 基于T-S模糊神经网络的嘉陵江水质评价算法包括网络结构设计、参数初始化、训练数据生成及网络训练。由于实际水质数据有限，可能采用插值方法生成训练样本。网络训练通过多次迭代优化，以提高预测精度。 6. **编程实现** 在MATLAB环境中，可以通过编程实现模糊神经网络模型，包括数据预处理（如归一化）、网络结构设定、隶属度函数参数初始化以及训练和测试过程。训练数据可以从外部文件加载，并使用模糊神经网络进行水质评价。 模糊神经网络在嘉陵江水质评价中的应用结合了模糊逻辑的不确定性处理能力和神经网络的自学习特性，能够对复杂、非线性的水质变化进行有效预测，为环境保护和水资源管理提供有力支持。