随着近现代工业的迅猛发展,作为人类赖以生存的水资源遭到了极大的破坏,如何控制水资源的进一步恶化,采取行之有效的污水处理方法已成为人类迫在眉睫的头等大事。本文在深入分析现有研究成果的基础上,对在污水处理中应用神经网络控制的方法及仿真技术进行了研究,主要做了以下几方面工作:1.在充分了解活性污泥污水处理过程的现状及工艺流程的基础上,深入分析了影响活性污泥处理效率的主要指标,并对各主要工艺进行优缺点比较,指出各种工艺的最佳适用条件。2.对污水处理中两种常用的神经网络模型做了分析,即误差反向传播（Back Propagation简称BP）网络模型和径向基函数（Radial Basis Function简称RBF）网络模型,并对这两种神经网络在污水处理中的优缺点进行对比分析,确定最适合本课题的神经网络。3.以污水处理厂的实测数据为例,提出以DO₁、DO₂、SS、ORP为输入FT为输出的BP神经网络的模型结构及参数设计,并进行MATLAB仿真,验证了该模型及参数的有效性。4.采用Visual Basic软件平台开发了污水处理人工神经网络软件,经污水处理厂试运行表明该软件具有一定的可信度。本文的研究对我国污水处理过程的人工神经网络软件开发有一定的借鉴意义,但由于条件和时间的限制,尚有许多方面有待改进和深入探讨。