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借助神经网络方法处理非线性问题的优势，采用径向基函数（RBF）来构造多层前馈BP神经网络。根据某流域水系的水质监测的数据，建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质污染主要的7项指标为训练样本，利用该网络对水质进行评价，并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明，该方法收敛速度较快，预测精度很高，效果优于其它方法。