本发明公开了一种基于多参数耦合交叉的水质在线监测方法和系统，属于水质监测技术领域，包括：1)获取水体原始样本的pH、浊度、溶解氧和电导率数据，以化学需氧量为标签，剔除数据异常的样本，形成训练集；2)对pH、浊度、溶解氧和电导率数据进行归一化处理；3)使用归一化处理后的pH、浊度、溶解氧和电导率数据及对应的标签对BP神经网络进行训练，获得水质参数模型；4)将待测水体的pH、浊度、溶解氧和电导率数据经归一化处理后输入水质参数模型中，并对输出的数据进行反归一化处理，得到待测水体的化学需氧量；5)根据化学需氧量数据，得到待测水体的水质情况；6)根据应用场合设定一个预警值，并根据预警值进行报警提示污染超标。
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来源：北方有色网
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