氧化沟系统是活性污泥工艺的一种实现方式。对氧化沟系统水质参数相关性的正确模拟是实现水质参数在线实时控制的重要课题。人工神经网络具有自组织、自适应、容错性、并行性等显著特征,在活性污泥工艺水质参数模拟与预测方面应用逐渐增多,但应用还不够深入,对网络结构和性能的优化探讨的还比较少,模拟效果不佳。本文对氧化沟系统的水质特征模拟进行了研究,并提出了模拟效果改进的相应方法,做了以下工作:(1)研究活性污泥工艺建模的方法,总结归纳已有活性污泥工艺建模方法的优缺点;(2)建立基于BP神经网络的氧化沟系统SS、COD水质特征模型。对BP神经网络用于氧化沟系统TN、TP水质模拟的效果进行了检验,发现效果不佳,于是建立了基于PCA和k均值聚类的RBF神经网络TN、TP水质特征模型;(3)对免疫算法进行改进,建立基于PCA和改进的免疫算法的RBF神经网络TN、TP水质特征模型;(4)基于模型,对氧化沟系统的水质参数相关性进行了分析。最后,本文对所做的研究工作做了总结,并对氧化沟系统建模的研究进行了展望。