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伴随着城市的发展，给水管网的改扩建工作变得日益复杂同时，二次供水的水质问题也日益突出。二次供水的水质污染已经影响到人们的健康，所以现在研究二次供水的水质问题已经迫在眉睫。城市生活饮用水指标也由35项目提高到106项目，这标志我们国家对饮用水水质要求提高，而且从2012年7月1号开始，不仅仅要求出厂水要达到国家的标准，而且在居民用户水质也达到国家标准，所以针对二次供水的污染情况应该引起重视。本文针对城市小区的水质状况进行了详细的调研，调研管段服役年限、管径和居民的用水情况等。调查详细资料以便于我们开展监测点的布置和采样计划的确定。在水质监测过程中我们主要选取了7个水质指标：PH、温度、浊度、总铁、余氯、TOC和BDOC。重点分析了7个指标随季节性变化规律，讨论了7个指标波动的原因，利用这些水质指标建立相关的水质生物模型。建立了水质指标的相关性分析模型：用SPSS软件进行统计分析，分析相关指标的相关性系数，得出两种水质指标的内在相关性。重点分析BDOC和浊度呈现正相关性、BDOC和总铁呈现正相关性、BDOC和自由余氯呈现负相关性，建立有机污染内在相关性。建立了BDOC预测模型，采用多元线性回归模型和BP神经网络预测模型。采用三层神经网络结构，25个神经元的网络结构进行预测。建立模型之后进行误差分析，比较两种方法预测结果的精度，BP神经网络的准确度是93.42%，线性回归的准确度是82.93%。这样能够比较预测方法优劣，便于我们选择预测精度高的预测模型进行指导实践。以微软C#语言和SQLserver2008数据库为平台，应用模糊评价模型对监测水质进行评价，开发出了水质评价的预警系统，能够在水质监测过程中实时反馈调节，便于我们对水质的状况进行跟踪调查，同时我们建立数据库对水质进行全面的分析。解决二次供水污染问题在我们现实生活中具有重要意义，本研究能够针对饮用水二次供水污染问题提出相关的对策。