本代码主要利用MATLAB工具进行模糊神经网络的预测算法的仿真，实现水质评价的模拟

数学建模优秀论文_长江水质的评价和预测.rar数学建模优秀论文_长江水质的评价和预测.rar

WaterQualityAnalysisSimulationProgram(WASP)是在1983年DiToro等人建立模型的基础上的加强版。
优点：灵活性：能够模拟大部分水体类型，河流、湖泊、河口、海洋水体。
内部链接：热模块计算结果提供给富营养化模块，再用于有毒物质模拟。
外部链接：能够和多种模型耦合。
模块灵活性三种处理技术：分为简单、中级和复杂的处理方式。
模拟大部分水质问题：常规污染物，溶解氧、富营养化、温度；
有毒污染物，有机物、简单的金属、汞等局限性：WASP的研究对象为完全混合水体控制单元，比如排污口附近这种类型的问题不能模拟。
非水相：油的比重、粘度和水不一样。
进入水体后，不同于水，WASP不能模拟。
干涸：我们认为水体的容量是一定的，不变的。
有很强的蒸发作用，对水体的容积有一个很显著的变化产生，这种情况WASP也是不适用的。
很多水质模型都存在这种限制。
金属，重金属：很多过程是不能体现的。
WASP(Thewaterqualityanalysissimulationprogram,水质分析模拟程序)是EPA推荐使用的水质模型软件,使用较为广泛,能够模拟河流、湖泊、水库、河口等多种水体的稳态和非稳态的水质过程。

EFDC（TheEnvironmentalFluidDynamicsCode）模型是由威廉玛丽大学维吉尼亚海洋科学研究所（VIMS，VirginiaInstituteofMarineScienceattheCollegeofWilliamandMary）的JohnHamrick等人开发的三维地表水水质数学模型，可实现河流、湖泊、水库、湿地系统、河口和海洋等水体的水动力学和水质模拟，是一个多参数有限差分模型。

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

基于T-S模糊神经网络的水质评价算法，包含训练、测试数据和matlab文件。
内容较基础，比较适合初学者。

可以进行管网平差、管网水力模拟和建立水质模型的软件，EPANET作为一套功能齐全、界面友好、易于使用的优秀免费软件，得到广泛应用，成为许多商业软件的核心，也为输配水系统的科学研究提供了便利。
什么是EPANETH？EPANETH软件是美国环保局软件EPANET的汉化版本，是一个可以执行有压管网水力和水质特性延时模拟的计算机程序。
管网包括管道、节点（管道连接节点）、水泵、阀门和蓄水池（或者水库）等组件。
EPANETH可跟踪延时阶段管道水流、节点压力、水池水位高度以及整个管网中化学物质的浓度。
除了模拟延时阶段的化学成分，也可以模拟水龄和进行源头跟踪。
EPANETH开发的目的是为了改善对配水系统中物质迁移转化规律的理解。
它可以实现许多不同类型的配水系统分析。
采样程序设计、水力模型校验、余氯分析以及用户暴露评价就是一些例子。
EPANETH有助于评价整个系统水质改善的不同管理策略，这些可能包括：改变多水源供水系统的水源配置；
改变水泵提升和水池注水/放水时间调度安排；
水处理的补充措施，例如蓄水池中重新加氯；
管道清洗和替换。
在Windows环境下，EPANETH提供了管网输入数据编辑、水力和水质模拟，以及以各种方式显示计算结果的集成环境。
结果的表达形式包括管网地图颜色表示、数据表格、时间序列图和等值线图等。
水力模拟能力完整和精确的水力模拟是有效水质模拟的先决条件。
EPANETH包含了先进的水力分析引擎，具有以下功能：对管网规模未加限制；
可利用Hazen-Williams,Darcy-Weisbach或Chezy-Manning公式计算摩擦水头损失；
包含了弯头、附件等处的局部水头损失计算；
可模拟恒速和变速水泵；
可进行水泵提升能量和成本分析；
可模拟各种类型的阀门，包括遮蔽阀、止回阀、调压阀和流量控制阀；
允许包含各种形状的蓄水池（即直径可以随高度变化）；
考虑节点多需水量类型，每一节点可具有自己的时变模式；
可模拟依赖于压力的流量，例如扩散器（喷头水头）；
系统运行能够基于简单水池水位或者计时器控制，以及基于规则的复杂控制水质模拟能力EPANETH提供了以下水质模拟能力：模拟管网中非反应性示踪剂随时间的运动；
模拟反应物质的运动变化，它可以随时间增长（例如消毒副产物）或者降低（例如余氯）；
2模拟整个管网的水龄；
跟踪从已知节点来的水流百分比；
模拟主流水体和管壁处的反应；
利用n级反应动力学模拟主流水体中的反应；
利用零级或者一级反应动力学模拟管壁处的反应；
模拟管壁处的反应时可考虑质量转移限值；
允许持续达到一个极限浓度的增长或者衰减反应；
利用全局反应速率系数，可在单管道基础上纠正；
允许管网中任何位置的时间变化浓度或者质量输入；
将蓄水池作为完全混合、柱塞流或者双室反应器进行模拟。
通过利用这些特性，EPANETH能够研究以下水质现象：不同水源来水的混合；
整个系统的水龄；
余氯的损失；
消毒副产物的增长；
污染事件跟踪。

水中PH检测，浊度检测，TDS检测能够很好的检测水中的这些参数并且显示在lcd1602上，使用的是kei5软件

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

美国流行的水质模拟软件，最新版本WASP7_5保障能用。
免去去外国网站下载的省事。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。