随着海洋经济的发展和人类活动的增加，海水水质受到越来越多的关注。为了更准确地预测海水水质的变化趋势，本文提出了一种基于Matlab平台的灰色-BP组合预测模型。该模型结合了灰色预测模型（GM）和BP神经网络的优点，旨在提高预测精度并更好地适应复杂多变的海水水质数据。

灰色预测模型（GM）以其对少量数据进行有效建模的能力而著称，能够处理具有部分信息已知但整体规律不明确的数据集。然而，单独使用灰色模型可能会在某些情况下出现预测精度不足的问题。为了解决这一问题，本文引入了BP神经网络。BP神经网络通过非线性映射的方式，可以捕捉到数据中的复杂关系，并进一步优化预测结果。

在实际操作中，首先利用灰色模型对原始数据进行预处理，提取主要趋势特征；然后将这些特征输入到BP神经网络中进行深度学习与调整，最终得到更为精确的预测值。整个过程均在Matlab环境中完成，借助其强大的数值计算能力和丰富的工具箱支持，确保了算法实现的高效性和可靠性。

实验结果显示，相较于单一使用灰色模型或BP神经网络的方法，本研究所提出的灰色-BP组合模型在预测精度上有了显著提升。特别是在面对季节性波动明显或者受外界干扰较大的海水水质数据时，该模型表现出了更强的适应性和鲁棒性。

总之，基于Matlab的灰色-BP组合模型为海水水质预测提供了一种新的思路和技术手段。未来的研究方向可以进一步探索如何将更多先进的机器学习技术融入其中，以期获得更加精准可靠的预测结果，从而为海洋环境保护决策提供科学依据。