水华是一种常见的水体富营养化现象，对水生态系统和人类健康造成严重威胁。准确预测水华发生对水资源管理和环境保护具有重要意义。本研究提出一种结合主成分分析（PCA）和BP神经网络的混合预测模型，旨在提高水华预测的准确性。首先利用PCA对多维水质监测数据进行降维处理，提取主要特征成分，消除数据冗余；然后将降维后的主成分作为BP神经网络的输入，构建预测模型。该方法既保留了原始数据的关键信息，又简化了网络结构，提高了模型的训练效率和预测性能。实验结果表明，基于PCA-BP神经网络的水华预测模型相比传统BP神经网络具有更高的预测精度和稳定性，为水华预警提供了有效的技术手段。
