基于改进的BP神经网络水源地水质安全预测

针对传统的BP神经网络未对影响因子进行筛选和筛选过程的主观性等问题,提出了改进的BP神经网络模型。选取山西省阳泉市地下水饮用水水源地的10个水质监测指标,进行Pearson相关分析得到相关系数;运用信息指标评价法对模拟因子进行筛选,得到最优的模拟因子,在明确BP神经网络的结构后,把最优模拟因子作为BP神经网络的输入样本,被模拟因子(水质状况综合指数)作为输出样本,建立水质预测模型。结果表明,预测的水质状况综合指数与实际值平均相对误差为3.80%,水质指数平均相对误差为0,较传统的BP神经网络模型精度高。