黄河是世界上著名的多泥沙河流,由于其黄河上游地区生态环境脆弱,加上对水资源的无序开发,导致水土流失严重。进入包头境内又受到城市废水、有色金属工业废水、造纸工业废水的污染,使其水质进一步恶化,对黄河中下游地区的水资源环境造成了严重影响。黄河包头段水质的治理效果及未来变化趋势已成为人们十分关心的问题,因此,准确的评价及预测该段的水环境状况就显得尤为重要。本文利用易于搜集的水质指标浓度的时间序列作为训练集,将DO、COD、氨氮、重金属离子等十项水质指标浓度值作为输出参数,建立了预测黄河包头段监测断面水质指标的统计相关及人工神经网络模型,并用于其水质评价,结果令人满意。该项初步验证了模型的实用价值,建立了简单实用的水质模型,可满足水资源保护监督管理的需要,也为今后黄河上开展类似工作积累经验。用黄河包头段昭君坟断面水质资料作为测试集,对已经建立的BP网络进行测试,结果显示,BP网络综合评价水质符合实际,比其他的评价方法具有更高的精度,而且将水质类别更加量化,得出了各水质样本属于或接近水质类型。水质类别的这种表示方法更客观,水质综合评价BP网络对测试实例的水质类别所做出的评价结果更具体和准确。