本文在介绍人工神经网络理论、发展及在环境质量评价中的应用的基础上，选用BP网络、径向基函数网络、自组织网络和反馈网络这四种典型的神经网络模型进行实例研究。通过比较各种模型的特点，为神经网络在环境质量评价中的应用做一些有意的探索。　 本文利用选定的四个典型神经网络结构分别建立了大气环境质量评价程序。用国家空气质量标准中SO2、NO2和TSP排放浓度作为网络输入、对应的环境质量级别作为目标输出，对建立好的网络进行训练。笔者利用MATLAB循环控制语句把构建好的网络子程序进行整合，建立可视化选择界面，用户可以根据不同的需求自行选择。最后，把国内8个城市的污染物排放数据代入训练好的网络模型，进行大气环境质量评价，获得了一些结论，部分结论对提高神经网络评价结果的准确性和可靠性有一定参考作用。