本发明专利公开了一种赤潮等级预测的方法，包括预测算法优化、预测模型构建、预测结果分析。预测算法的优化，采用C4.5决策树分类贡献最优特征选择的方法，解决了BP神经网络输入参数难选取的问题，采用二分分割算法解决了BP神经网络隐含层节点数难以确定的问题。预测模型构建，采用优化后的BP神经网络构建赤潮等级预测模型，使用历史案例数据对模型进行训练，当预测误差在允许的范围内或者网络训练达到最大的迭代次数，训练结束。预测结果分析，使用训练好的模型对赤潮等级进行预测，预测结果的均方根误差均小于优化前的传统的BP神经网络的预测结果，预测精度更高。本发明可为赤潮等级预测提供一种新的解决途径。