一种基于BP神经网络的五日生化需氧量预测方法及系统

本申请公开了一种基于BP神经网络的五日生化需氧量预测方法及系统，方法包括：获取包括化学需氧量、总磷数据及对应的五日生化需氧量的多个水质数据样本，并对数据样本进行预处理；构建采用双模型混合架构的BP神经网络；使用预处理后的数据样本对BP神经网络进行训练；将实时采集的化学需氧量和总磷数据输入到训练完成的BP神经网络中，根据预设的浓度划分规则及融合算法输出最终的五日生化需氧量预测值。利用本申请的方案，通过构建BP神经网络模型，实现了实时监控与预警，极大地提升了监测效率。通过采用创新的双模型混合架构，针对高、低不同浓度区间分别进行专项预测，并利用融合算法确保预测结果的平滑与可靠，从而显著提升了预测的精准度。