沅江起源于贵州的黔东南州都匀的云雾山中,属于长江流域洞庭湖水系。沅江水系在湖南省境内干流河长640千米,其中怀化市境内为447千米,因此沅江流域的水质状况对怀化市乃至湖南省的水环境质量有十分重要的意义。随着人口的增长和城市化进程的加快,以及工农业生产粗放经营与资源的不合理开发利用,近年来沅水流域水质急剧恶化。本文以沅江中上游流域为例,探讨了人工神经网络在水环境质量评价中的应用,分别建立了水质评价神经网络、湖泊富营养化神经网络以及五强溪水库总磷预测神经网络对沅江中上游的水质情况、五强溪水库的富营养化情况进行了评价,并对五强溪水库库区的总磷浓度进行了预测。同时,采用1994-2003年沅江中上游水质监测数据,采用单因子分析法、主成分分析法、季节性肯达尔检验等方法对该流域水质进行了综合评价。在神经网络的实验中,分别探讨了网络隐层结点数、训练函数、训练误差目标的设置、样本的结构对网络性能的影响。实验结果表明网络性能受到很多因素的影响和制约,因此要经过大量的实验,才能构造适合的网络。由于水质评价的结果辨识度不够理想,采用了神经网络集成的方法进行水质评价。通过集成的网络,其辨识率有了明显提高,且评价结果也比较符合实际情况。实验证明,采用神经网络集成的方法能有效提高网络的泛化能力。通过人工神经网络的模拟,及其它评价方法的综合评价可知,沅江干流的水质情况是不断恶化的,虽然采取了一系列的污水治理措施,但是效果不是很显著,因而我们应该采取积极的防治对策,控制住水质进一步恶化的趋势。