基于PCA-BP反向神经网络的工业废水COD预测和/或检测方法及其应用

本发明公开了一种基于PCA‑BP反向神经网络的工业废水COD预测和/或检测方法及其应用，该方法包括如下步骤：采集废水的相应吸光度数据作为COD预测模型的输入，并对获取的原始数据进行SG平滑预处理，采用PCA(主成分分析法)将高维数据进行特征提取进行数据降维以提高预测精度的效果；通过重铬酸钾检测法采集工业废水对应的COD数据作为COD预测模型的输出；通过PCA‑BP反向神经网络算法建立工业废水COD预测模型，实现实时监测工业废水COD。PCA‑BP反向神经网络的预测精度与预测效率具有显著优势。