题目：辽阳太子河水质评价与预测研究

        受工业污染和城市生活污染的双重影响，辽阳市境内太子河水质污染日益严重，多项水质指标相对于水功能区设定标准存在密集性超标的情况。太子河是辽阳市人民的母亲河，正确的评价和预测太子河的水质情况，对辽阳市社会、经济的可持续发展、生态环境的良性循环都具有重要意义。

        基于多元统计分析和水质标识指数方法对辽阳太子河水质进行评价。通过因子分析筛选出水质评价重要指标，在采用方差分析对各监测断面多年水质指标数据进行时间与空间尺度差异性检验的基础上，通过层次聚类分析将样本点分组；以各组的样本均值为基础，采用水质标识指数方法得到各组的水质评价结果，并将其分解到各组对应的水质样本点，实现了对辽阳太子河多断面、长时间大量样本的水质评价。评价结果显示，2009-2012年间太子河辽阳段干流的水质状况大部分处于Ⅲ级以上，从上游到下游，水质状况呈恶化趋势。

        基于灰色关联分析和BP神经网络模型对辽阳太子河水质进行预测。计算辽阳太子河各水质污染指标相对于Ⅲ类和Ⅴ类水标准限值的超标率及平均超标倍数，确定其主要污染指标；以辽阳太子河主要污染指标氨氮为模型的预测因子，选取与氨氮灰色关联度较大的水质指标为预测模型的输入因子；在根据拉依达准则剔除异常数据的基础上，针对预测因子季节性的波动趋势，采用BP神经网络方法分别建立辽阳太子河干流三个水质监测断面的季节性水质预测模型。预测结果表明：BP神经网络模型适用于解决水质预测问题，具有较好的泛化能力，为辽阳市太子河水环境的改善和保护工作提供了依据；BP神经网络预测模型的相对误差与预测指标数据波动性成正比，预测指标数据波动性越小，预测模型的相对误差越小。