长江水质预测2005年数学建模+神经网络

这是2005年数学建模国赛a题，长江水质预测，采用matlab实现，若有需要可进行下载交流。

clc
clear all
%****************************
%BP神经网络，6-20-1网络结构
%预测未来10年的各水质河段比例
%****************************
tic 
first10_data=load（‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\前十年排污量.txt‘）;
first10_rate=load（‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\前十年6类水质河长比例.txt‘）;
load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\forecast_data.mat‘;

%***************归一化
PW_DATA=zeros（201）;%20年的排污量
PW_DATA（1:101）=first10_data;
PW_DATA（11:201）=forecast_data;
[first10_scal_ratefs] = mapminmax（first10_rate01）; %前10年6种水质河段比例归一化 
[PW_scal_DATAds] = mapminmax（ PW_DATA‘02）;%后20年排污量归一化 
PW_scal_DATA=PW_scal_DATA‘;

%*****训练初始化**********
yeta=0.2;%学习率
yeta1=0.055;%防止激活函数进入饱和区
train_time=20000;%最大训练次数
Input_rate=zeros（206）;
Input_rate（1:10:）=first10_scal_rate; %存贮各种水质20年的比例

for class=1:6    %6种水质
    if class==1
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W1.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V1.mat‘;  
    elseif class==2
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W2.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V2.mat‘;
    elseif class==3
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W3.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V3.mat‘;
     elseif class==4
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W4.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V4.mat‘;
    elseif class==5
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W5.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V5.mat‘;
    elseif class==6
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\W6.mat‘;
      load ‘E:\研究生阶段\研一时期\下学期\学习与实验\课程\模式识别\作业二\mat\V6.mat‘; 
    end
    
      %***********预测第 forecast_index 年****************
  for forecast_index=11:20   %第11年到第20 年
    %得到隐层输出
    y0=[PW_scal_DATA（forecast_index1）;Input_rate（forecast_index-5:forecast_index-1class）]‘*V;%
    %激活
    y=1./（1+exp（-y0*yeta1））;
    
    %得到输出层输出
    output0=y*W;%
    output=1./（1+exp（-output0*yeta1））;%1*1
    Input_rate（forecast_indexclass）=output;%得到预测值
    
         %*************训练开始*********************
   %**以上述预测值为样本再次进行训练，更新权值
   %**为预测下一年做准备
    V=double（rands（620））;%初始化权重（输入→隐含层）
    W=double（rands（201））;%初始化权重（隐含层→输入）
   for time= 1:train_time
      for years=1:forecast_index-5   %1 - 15
         
        %得到隐层输入
         y0=[PW_scal_DATA（years+51）;Input_rate（years:years+4class）]‘*V;
        %激活
         y=1./（1+exp（-y0*yeta1））;%1*20
    
        %得到输出层输入
        output0=y*W;
        %激活
        output=1./（1+exp（-output0*yeta1））;%1*1
    
        %误差反传
       delet=（Input_rate（years+5class）-output）*output*（1-output）;%1*1误差  
       delet_W=yeta*y‘.*repmat（delet201）;%20*1 
       tmp=（W.*repmat（delet201））‘;%1*20  
       tmp=tmp.*y.*（1-y）; %1*20 
       delet_V=yeta*repmat（（[PW_scal_DATA（years+51）;Input_rate（years:years+4class）]‘）‘120）.*repmat（tmp61）;% 
       
    %更新权值 
    W=W+delet_W;  
    V=V+delet_V;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        1153  2018-04-06 19:07  长江水质预测（2005年数学建模）+神经网络\mat\V_10.mat
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