本项目利用MATLAB开发的人工神经网络（ANN）模型，针对气温预报和流体流入量预测提供了一套完整的解决方案。通过历史数据训练ANN模型，实现对未来天气趋势与流体流量的精准预测。
MATLAB神经网络温度预报代码基于人工神经网络的水库入库量预测模型存储库包含使用前馈人工神经网络（ANN）预测1-7天交货期水库入库量的Matlab代码，适用于任何流域设置。当前脚本已设定用于生成LostCreek大坝的流入量预测，并提供了底特律和库加尔大坝的相应文件。最后会计算一组指标来评估模型性能。
输入时间序列包括：
- GFS预报（提前7天）：降水、最低/最高温度，位于Predictors/文件夹中
- 来自CHIRPS的基于临近广播的卫星降水数据，在Predictors/CHIRPS_Precip文件夹中
- 观测到的历史流流量数据，以.xls格式存储在Predictors/文件夹内
输出包括：
- 1至7天预测期间（变量“y”）和验证期（变量“yV”）的预测流入量时间序列。
注意：使用该代码需要Matlab神经网络/深度学习工具箱。引文请参考以下文献：
Ahmad，SK 和 Hossain，F. (2019). 一种通用的数据驱动技术来预测水库入库量：水电最大化的应用。环境建模与软件, 第119期, 第147-165页。
5星
