神经网络是一种受人类大脑生物神经网络启发的数学模型，用于通过计算机模拟来进行信息处理。在地下水环境质量评价领域，传统方法包括单一因子污染指数法、综合指数评价法、模糊数学方法以及灰色系统评价法等。这些方法各有优劣，但普遍需要构建主观函数来确定评价指标的权重值，并且如何客观合理地确定这些权重值是一个难点。这些方法的设计和权重值的计算都存在一定的非理性因素，因此在某些情况下，重要的信息可能会丢失。而神经网络由于其强大的非线性映射能力和自适应学习能力，能够很好地解决这些传统方法存在的问题。
在研究中，首先研究了地下水环境质量评价的一般方法，并将单一因子污染指数方法和模糊综合评价方法应用于昆明盆地孔隙水环境质量评价。然后，分析了经典灰色关联分析方法的不足，并引入并改进了灰色关联分析方法，发现它是合理的。接着，研究了神经网络的发展历史和基本原理，进一步探讨了BP网络的原理、缺陷及改进方法。BP网络（反向传播网络）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播训练算法调整网络权重和偏置，达到减少预测误差的目的。在地下水环境质量评价方面，神经网络能够弥补传统评价方法的不足，并通过自动识别数据之间的复杂关系，减少主观因素对评价过程的影响，同时保留了更多信息。
上述内容涉及到的知识点非常丰富，包括了地下水环境质量评价的传统方法、神经网络技术、模糊数学、灰色系统评价以及BP网络算法等。这些内容不仅涵盖了环境科学、水文学等领域的专业知识，还融入了人工智能、机器学习等现代信息技术。通过对这些内容的深入学习和研究，能够更好地理解神经网络在环境评价领域的应用，以及如何利用计算机技术提高环境评价的准确性和效率。同时，这还涉及到软件实现的问题，因为神经网络模型的训练和测试需要借助相关软件平台进行，这表明实际应用中必须具备一定的计算机编程能力。
