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基于对石油开发污染过程、污染产生量、污染时间等因素的综合分析,结合地下水水质预测方法,构建了遗传算法优化的BP人工神经网络,并借助MATLAB软件进行实证分析。依据11个具体样本对模型进行验证分析,研究结果表明:利用优化BP人工神经网络仿真石油开发污染地下水环境预测是科学有效的,优化处理后的人工神经网络在精度、准确度等方面大幅提高,运行上也更为高效。为石油开发污染背景下的地下水环境预测提供了新的思路。