Matlab中的BP神经网络：河水污染预报利器

本文主要探讨了基于Matlab的BP神经网络在河水污染预报领域的应用。作者韩照平，来自辽宁工程技术大学理学院，通过介绍如何利用Matlab神经网络工具箱设计BP神经网络的基本方法和步骤，展示了MATLAB的强大功能，特别是其在多学科应用和跨平台操作中的优势。MATLAB以其卓越的数值计算能力、符号计算、文字处理、可视化建模仿真以及实时控制等功能，使得复杂的数据处理和模型建立变得更加便捷。 BP神经网络，源于1974年WERBOS的理论，但真正得到广泛关注是在1980年代中期PDP小组将其应用于神经网络研究后，尤其是通过BP算法训练的多层网络，因其高效的训练能力和广泛应用，成为了神经网络模型中的经典。文章的核心内容围绕MATLAB如何协助构建河水污染预报模型，通过实际应用证明了BP神经网络在预测河水污染物含量方面的高精度和良好的泛化能力。这种新型的预测方法对于信息社会中城市空气污染管理具有重要的实践价值，为环境监测和决策支持提供了创新的思路和技术支持。 关键词提炼了论文的主要研究焦点：“BP神经网络”，“Matlab”，以及“河水污染”。总结来说，这篇首发论文详细阐述了如何在MATLAB平台上实施BP神经网络技术，以提升河水污染预测的科学性和实用性，对于相关领域的科研人员和工程师来说，是一篇极具参考价值的技术文献。