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基于模糊神经网络的水质评价代码
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该代码为基于模糊神经网络的水质评价代码
清空环境变量参数初始化网络训练网络预测
嘉陵江实际水质预测清空环境变量clcclear
参数初始化
xite=0.001;alfa=0.05;
%网络节点
I=6;%输入节点数M=12;%隐含节点数O=1;%输出节点数
%系数初始化
p0=0.3*ones(M,1;p0_1=p0;p0_2=p0_1;p1=0.3*ones(M,1;p1_1=p1;p1_2=p1_1;p2=0.3*ones(M,1;p2_1=p2;p2_2=p2_1;p3=0.3*ones(M,1;p3_1=p3;p3_2=p3_1;p4=0.3*ones(M,1;p4_1=p4;p4_2=p4_1;p5=0.3*ones(M,1;p5_1=p5;p5_2=p5_1;p6=0.3*ones(M,1;p6_1=p6;p6_2=p6_1;
%参数初始化
c=1+rands(M,I;c_1=c;c_2=c_1;b=1+rands(M,I;b_1=b;b_2=b_1;
maxgen=100;%进化次数
%网络测试数据，并对数据归一化
loaddata1input_trainoutput_traininput_testoutput_test
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train;[outputn,outputps]=mapminmax(output_train;
[n,m]=size(input_train;网络训练
%循环开始，进化网络foriii=1:maxgeniii;
fork=1:m
x=inputn(:,k;
%输出层结算fori=1:I
forj=1:M
u(i,j=exp(-(x(i-c(j,i^2/b(j,i;endend
%模糊规则计算fori=1:M
w(i=u(1,i*u(2,i*u(3,i*u(4,i*u(5,i*u(6,i;