本发明提供一种基于BP神经网络的土壤重金属含量预测方法及系统，包括输入土壤重金属数据集训练样本，以采取的土壤样本的区域经度、纬度、高度以及土壤农作物种植类型作为特征值，提取得到土壤中各种重金属的含量；设置BP神经网络的网络结构，初始化BP神经网络中输入层和隐藏层的权值与阈值通过分组教学优化算法对权值与阈值组成的个体随机生成种群；计算种群的适应度，执行能力分组阶段，比较种群中的适应度大小，执行教师分配阶段，对种群的个体进行更新；返回循环训练BP神经网络训练，直到满足结束条件，得到最优权值与阈值，得到土壤重金属含量预测模型；对需要预测的数据进行仿真预测，得到土壤中各种重金属的含量预测值。