基于K-means聚类与BP神经网络的水源水质监测方法及其系统

本发明公开了一种基于K‑means聚类与BP神经网络的水源水质监测方法及其系统，该方法包括：获取监测区域内的所有水源区域的历史水质数据；利用K‑means聚类算法对历史水质数据进行处理，根据聚类处理结果划分异常水质数据和正常水质数据的特征类别并分别进行标记；将K‑means聚类处理后带有标记的历史水质数据输入到BP神经网络中进行训练得到水质检测模型；采集当前水质数据并输入到水质检测模型，水质检测模型输出当前水质数据的特征类别。将K‑means聚类算法能对数据精准分类的特性与BP神经网络相结合，不需要对水质数据进行重复聚类处理，可直接实现后续水质数据的快速检测。