随着污水处理工艺水平的迅猛发展，对污水处理自动化的要求也越来越高。由于污水生化处理过程具有多变量、非线性和大滞后等特点，因此难以对污水处理过程进行精确建模，导致了当前污水处理过程自动化水平相对落后的现状。针对当前我国严峻的水污染现实和大多数污水处理厂处理效率较低的现状，本文进行了污水处理过程建模与仿真研究，并此基础上使用广州市沥滘污水处理厂的的工程数据建立了准确而有效的最小二乘支持向量机模型。　　 首先简单介绍了当前我国污水处理的形势和需求，并简要介绍了本论文的基本框架和主要工作。　　 详细介绍了活性污泥数学2号模型（Activated Sludge Model No．2，ASM2）。　　 根据广州市沥为滘污水处理厂的污水处理工艺和工厂实际运行情况，在ASM2的基础上，建立了简化活性污泥数学模型；然后简单叙述了相关的控制理论和控制系统概念，对当前国内外污水处理过程自动控制现状进行了综述。　　 进行了基于最小二乘支持向量机的污水处理厂溶解氧需求和进水氨氮的预测研究。通过采集污水处理厂的实际运行数据建立了训练数据集，采用训练数据集进行最小二乘支持向量机训练，最后建立了最小二乘支持向量机预测模型，并采用测试数据集测试了最小二乘支持向量机的预测性能，其中所采用的测试数据集来自实际工程的检测数据。通过比较最小二乘支持向量机预测结果和实际检测结果，表明最小二乘支持向量机预测模型具有良好的预测性能。　　 最后对全文研究内容进行了总结，并展望了未来污水处理过程自动化控制技术的发展方向。