基于BP神经网络的油膜厚度预测方法、装置、设备及介质

本申请提供一种基于BP神经网络的油膜厚度预测方法，本申请首先通过紫外荧光法以非接触式测量模式，捕捉溢油油膜对应的荧光信号，减少海水反射或环境光对荧光信号产生影响，同时收集同步环境数据，为进一步提高溢油油膜厚度的预测精度做准备；并进一步引入BP神经网络，预先对油膜厚度真值与油膜特征数据之间的关系进行学习，然后通过学习后的BP神经网络模型，基于实际应用场景中的溢油信号，提取油膜特征信息，对溢油油膜的油膜厚度进行预测。不仅简化了溢油油膜监测流程，提高了溢油油膜厚度的预测效率，而且提高了油膜厚度预测的准确性以及鲁棒性。