一种基于BP神经网络的水质综合评价方法

本发明提供了一种基于BP神经网络的水质综合评价方法，涉及水质评价技术领域，包括以下步骤：采集目标水体的水质参数；对数据进行归一化处理并构建训练集；建立3层拓扑结构的BP神经网络模型，通过反向传播算法优化权重；输入水质数据，输出水质等级；本发明综合评价能力突出，通过BP神经网络整合溶解氧DO、高锰酸盐指数COD、化学需氧量CODcr、氨氮NH‑N、总磷TP和总氮TN6项关键水质指标，充分挖掘多指标间的复杂关联，规避传统方法单一参数主导的弊端，更全面、精准地反映水质实际状态，且本发明采用区间对称归一化和严格数据清洗，提升数据质量与模型训练稳定性。