【摘 要】
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针对现有水质评价方法评价结论过保护、存在人为因素影响、表达模糊信息能力弱等问题，结合模糊评价和RBF神经网络的优点，构建了模糊RBF神经网络水质综合评价模型。模型应用于淮
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针对现有水质评价方法评价结论过保护、存在人为因素影响、表达模糊信息能力弱等问题，结合模糊评价和RBF神经网络的优点，构建了模糊RBF神经网络水质综合评价模型。模型应用于淮河安徽段，并与单因子评价法进行对比，以验证模型的合理性。评价结果表明，两种方法的评价结果基本一致，模型客观合理，淮河安徽段部分监测点水质V类、劣V类居多，总体水质状况较差，评价结果符合实际情况。
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