水质评价就是根据水质评价标准和水体评价指标值,通过所建立的数学模型,对该水体的水质等级精心综合评判,为水环境管理和污染防治提供科学依据。因水质的变化是连续的,而水质标准中污染物浓度的表示却是不连续的,人为地用特定的分级标准去评价水环境污染程度是不妥当的。水质污染损害率是将水质好坏与污染物对水体的损害程度相联系,使评价具有明确的物理意义。但因为污染物的特性不同,造成不同污染物的损害率公式的参数值各不相同,不便使用。由于水环境的“好”、“坏”存在较大的模糊性,水质评价中“污染程度”的界线也是模糊的,因此本文首先将不同污染物实测浓度与水质标准的Ⅰ级浓度值之比所得到的浓度相对值替代其实测浓度,以此认为公式参数与污染物特性无关;其次按照模糊综合评价中贴近度最小的原则,构造基于水质综合污染指数模型的权值优化模型;最后,为了提高模型中参数、权值优选中的计算精度和全局优化能力,在Matlab遗传算法工具箱基础上采用加速遗传算法进行优化计算。经过实例分析及对模型的验证表明,用该法优化模型参数及权值并进行水质评价,其结果与实际水质级别具有较高的一致性,评价方法较为合理。