随着城镇化进程日益深入和现代农业的快速发展,致使部分土壤遭受了不同程度的重金属污染,由于植物存在着吸收作用,进入土壤中的重金属可能会被植物所吸收,从而连带造成食物的重金属污染,最终通过生物链危害到人体健康。因此对土壤中重金属含量预测,对于评价土壤质量、保护人类健康和维持社会经济可持续发展具有重要的现实意义。土壤中重金属含量变化具有非线性、大延时等特点,很难用传统方法建立土壤重金属预测的精确模型。神经网络具有自调整性、自适应性、自学习性和容错性等优点,非常适合处理土壤预测等复杂问题。利用神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱初步建立了土壤重金属含量的预测模型。本文主要内容如下:(1)介绍了目前常用的神经网络,重点对神经网络的工作原理和预测模型建立进行分析,同时对神经网络的算法和隐含层选取等知识点以及原理进行阐述。(2)全面介绍预测系统的建立,重点介绍预测系统的总体设计思路和基本原理方法,在输入层、隐含层、输出层确定和其中参数设置等几个方面进行了详细介绍。(3)利用高精度的意大利哈纳HI83200仪器计对实际土壤样进行实验;通过重金属之间的相关性,建立预测模型;经过横向与纵向对比,对实验结果和可能存在的误差原因进行了分析。(4)最后对文章进行了总结,对初步建立的检测系统的不足之处进行了总结,提出了后续工作的方向。