我国经济快速发展,同时也存在着诸多问题,环境污染问题便是其中之一,尤其是水资源的污染。水是人类赖以生存的重要自然资源,水污染必将会危及人类健康,所以要切实的做好水资源的污染防治工作,合理完善的水质监测系统可以实现水质监测的有效性与实时性,为解决水污染问题提供有效的技术支撑。传统的水质监测方法往往通过人力控制,操作繁琐,同时对数据的监测缺乏实时性,不能对水质进行自动化判据。基于C/S架构的监测系统,用户需要安转特定的客户端,如此则不便于推广。本文设计了一套基于B/S架构的在线远程水质监测系统,本系统主要由三部分组成:水质监测节点的数据采集与发送模块,服务器端的数据存储与展示模块以及水质分类模块。在该系统中,水质数据均由Global Water生产的水质传感器采集获得,再经数据采样与发送模块将水质数据并实时发送到服务端,在服务端实现数据存储与水质数据展示。利用该系统用户可以直接通过浏览器查阅水质数据,对水质污染及时预警,推送相关环保文章。基于该系统可以极大的降低水质监测的人力支出,同时也提高了水质数据监测的实时性。本系统使用高德地图展示各个水质监测点分布,使得用户对监测点分布有了更直观的认识。为了实现多角度的水质数据展示,本系统设计了水质历史记录模块,水质数据横向比较模块,水质类型统计模块。同时为了对水污染实现及时预警,本系统设计了污染记录模块。为了便于管理员对后台数据库中的数据进行操作,本系统设计了后台管理模块。另外,系统也设计了各类消息推送模块和用户管理模块。系统前端显示主要使用了 html,CSS,JavaScript技术,后端功能均由C#实现,同时由于后台管理页面的显示与处理逻辑特征,该模块使用EXT.NET技术实现。针对现有的单因子水质评价方法综合体现水平不高的问题,本文提出了一种基于神经网络的水质评价分类方法,并且在本方法中融入了 AdaBoost计算框架,提高了分类的准确度。