MATLAB的BP神经网络遥感反演水质参数

### 使用MATLAB实现BP神经网络进行遥感反演以确定水质参数

#### 数据预处理
为了准备用于训练的数据，需要对原始样本点数据进行一系列操作。假设样本点是一个`k×4`的矩阵，其中`k`表示样本数量，而`4`代表四个不同的波段数值。

% 加载样本点数据
data = load('sample_data.mat'); % 假设文件名为'sample_data.mat'
X = data.X;                     % 获取特征向量 (k * 4)

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);  
trainIdx = training(cv);
testIdx = test(cv);

% 对训练集和测试集分别做转置与归一化处理
X_train = normalize(X(trainIdx,:)');
Y_train = ... ;                 % 训练标签应在此处定义
X_test = normalize(X(testIdx,:)');
Y_test = ... ;                  % 测试标签应在此处定义

#### 创建并配置BP神经网络
创建一个前馈型反馈传播（Feed-forward Backpropagation）神经网络来执行预测任务。这里使用的是`feedforwardnet()`函数而不是旧版本中的`newff()`[^2]。

hiddenLayerSize = 10;           % 隐藏层节点数目可根据实际情况调整
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize,'traingdm');

% 设置性能指标和其他属性
net.performFcn = 'mse';         % 平方误差作为性能评估标准
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.divideMode = 'random';
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% 初始化权重随机分布
net = init(net);

#### 训练过程
一旦完成了上述准备工作，则可以开始训练这个构建好的神经网络模型了：

[net,tr] = train(net,X_train,Y_train);

#### 结果验证
完成训练之后，可以通过计算均方根误差(RMSE)等方式检验模型的表现效果，并将其应用于新的未知数据上进行预测。

outputs = net(X_test);
errors = gsubtract(Y_test, outputs);
performance = perform(net, Y_test, outputs)
disp(['Performance: ', num2str(performance)]);

#### 反演值转换
对于经过训练得到的结果，可能还需要进一步转化为实际物理意义下的测量单位或类别标签等具体形式以便解释和应用。

predictedValues = mapminmax('reverse', outputs, settings);