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摘要
基于猴子岩水电站3个典型监测断面2017-2020年的DO、BOD5、TN等8项水质指标实测数据，文章采用单因子评价法、模糊数学综合评价法、灰色关联分析法和模糊概率神经网络模型对猴子岩水电站水质进行综合评价分析，探讨猴子岩水电站地表水最适评价方法以及水质演变的主要影响因子。结果表明：（1）猴子岩水电站总体水质较好，除单因子评价法，其他3种评价方法均表明各个断面在2017-2020年水质满足地表水Ⅰ、Ⅱ类标准。（2）结合4种水质评价方法结果分析，TN是影响猴子岩水电站水质的主要因子，建议控制TN浓度以及加强水环境治理并制定长期监测计划。（3）不同评价方法受影响因子干扰的程度不同而导致最终判定的水质类别存在一定差异，模糊概率神经网络较其他评价方法具有较高的识别精度，评价结果科学客观、应用方便，可为水电站水质评价方法选择提供参考。
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