我国大部分工业园区的低浓度难降解废水处理系统（low-strength complexwastewater treatment system，LSCWWTs）都采用好氧生物工艺为主体工艺，目前，它们在运行中存在着许多问题和不确定性因素，比如出水水质差、处理系统不稳定、处理量未达设计要求、能耗高、处理成本高等。所以尽量避免废水处理系统中所面临的不确定性因素对出水水质的影响，以及在不改变废水处理系统原有设备而提高水处理能力等课题日益成为水处理领域的热门课题。在本研究中，选取某工业园区的低浓度难降解废水处理系统作为研究对象，对其常规的进出水水质进行为期一年的监测，利用数理统计方法研究发现：在实验周期内废水处理系统对污染物具有较好的去除效果，平均COD、BOD₅、TN、NH₃-N、TP和SS的去除率分别为90.6%、95.2%、71.9%、94.1%、90.3%和95.4%；通过研究发现该系统的出水COD、BOD₅、SS和TN稳定性非常好（稳定性评估等级为A），系统出水TP的稳定性较好（稳定性评估等级为B），然而出水NH₃-N稳定性差、分散程度较高（稳定性评估等级为D）；在系统的可靠性方面：所有的出水指标达到GB18918-2002一级B标准的可靠性概率均大于98%，对于一级A标准，仅仅COD、TN和NH₃-N的可靠性概率大于80%，其他指标均小于80%。为了对出水水质进行进一步的评价和分析以及对处理系统进行优化，研究中建立GA-BPNN模型对废水处理系统进行预测并计算系统的最优运行条件发现：GA-BPNN对出水水质具有很好的模拟效果，COD、BOD₅、TN、NH₃-N、TP和SS的实测值和GA-BPNN的模拟值的平均相对误差分别为4.58%、4.92%、4.96%、4.04%、4.14%和4.81%。研究中基于ASM2D模型对A²/O工艺进行建模并结合二沉池的沉降模型以及初沉池的经验模型建立起整个废水处理系统的工艺模型，在模型建立后通过初步模拟和ASM2D模型参数灵敏度分析等操作对整个工艺模型进行调整和校正后发现模型对出水水质具有较好的预测模拟效果，ASM2D模型对A²/O池出水COD、TN、TP和NH₃-N的结果较为理想，相对误差分别为0.18%，0.24%，0.06%和1.00%，与出水的实测值非常接近；二沉池模型对整个二沉池中SS的分布情况也进行了比较理想的模拟。而且，研究中利用GA-BPNN模型对该废水处理系统建立最优运行条件方程，并采用权值系数变换法对所建立的废水处理系统最优运行方程进行求解，将智能模型求得的最优解值同工艺模型进行耦合，发现工艺模型模拟出的出水值同最优解值相差无几，工艺模型模型模拟出的COD、TN、NH₃-N、TP和GA-BPNN的计算最优值相对误差分别为4.56%%、1.55%、-1.92%和6.39%；模拟的二沉池的出水SS为8.6954mg/L，非常接近GA-BPNN的最优值9.2561mg/L。表明智能模型能够很好的同工艺模型结合，共同应用于废水处理系统的效能改善和优化运行。