【摘要】中提到的基于改进的BP神经网络的水源地水质安全预测模型，旨在解决传统BP神经网络在预测过程中存在的问题。传统的BP神经网络没有对影响水质的因素进行有效筛选，可能导致预测模型过于复杂，影响预测精度。论文通过以下步骤进行了改进：
1. **Pearson相关分析**：首先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，通过Pearson相关分析来评估这些指标之间的关联性，得到相关系数。这种方法有助于识别出对水质状况影响显著的因子。
2. **信息指标评价法**：利用信息指标评价法对模拟因子进行筛选，这种方法可以更客观地评价因子的重要性，避免了传统筛选方法的主观性。通过对各因子的信息持有度分析，确定最优的模拟因子，用于构建预测模型。
3. **建立预测模型**：在确定了最优模拟因子后，将其作为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。结果显示，该模型的预测水质状况综合指数与实际值的误差仅为3.80%，水质指数平均绝对误差较小，表明模型具有较高的预测精度。
4. **比较与优势**：与传统的BP神经网络模型相比，该改进模型能够更精确地预测水质状况，减少了因未筛选因子而导致的预测误差，提高了预测的准确性和实用性，对于水源地环境管理和污染预警具有重要意义。
5. **应用背景**：随着人口增长和社会经济的发展，水源地的污染问题日益严重，因此需要更准确的水质预测模型来保障公共用水安全。现有的水质评价模型如单因素评价法和模糊评价法存在不足，而神经网络法因其自我调整的特性，能更好地反映实际情况。
该研究通过改进的BP神经网络模型，结合Pearson相关分析和信息指标评价法，有效地筛选并利用了水质影响因子，提高了水质安全预测的准确性，对于水源地保护和管理提供了科学的决策支持工具。这种方法可以推广到其他类似领域，以提升环境监测和预测的效能。
