污水处理过程具有多变量、非线性、时变性与随机性的特点，是一个巨复杂的系统，由于人们对复杂环境系统的认识受到条件限制，传统的机理模型实际应用效果并不十分理想，模型的应用受到限制。而人工神经网络具有的自适应、自学习能力以及理论上逼近任意非线性连续映射的能力，特别适用于需要同时考虑许多因素和条件，不精确的、模糊的信息处理。本文从系统理论观点出发，采用BP神经网络对污水处理系统出水水质进行合理的预测。水质预测模型的建立可以有效的预测污水处理系统的工作动态，实现实时控制，保证系统持续、稳定、高效的运行。针对现有污水处理设工艺方案的选择单纯考虑费用因素或水质因素，受人为主观影响较大，忽略系统的整体效应的现状。本文融合价值工程和系统论的观点，从污水处理工艺优选的原则出发，创新性的提出污水处理系统综合效益的概念，采用运筹学的方法对污水处理系统综合效益进行研究，为决策提供参考。研究内容主要概括如下：（1）通过对神经网络预测模型的构建机理进行理论研究，论证了采用神经网络进行污水处理系统水质预测的可行性，并选择BP网络建立水质预测模型。（2）从污水处理工艺优选的原则出发，提出了污水处理系统综合效益的概念，介绍了影响污水处理综合效益的因素，同时阐述了构建污水处理系统综合效益指标体系的必要性，并介绍了指标体系的设计原则、构建方法及构建步骤，选择主成分分析法建立污水处理系统综合效益模型。（3）以A/O-MBR中试系统为研究对象，通过水质监测试验研究获得了大量的进出水水质数据。以MATLAB7.1为工具，利用样本数据建立了A/O-MBR中式系统水质预测模型，模型构建过程中，通过对网络进行一系列的优化设计和循环试算，确定了模型的结构和参数，即模型的拓扑结构为：一个输入层、一个隐含层及一个输出层的三层BP网络，其中输入层神经元为6个，输出层神经元为4个，隐含层节点数为12个；隐含层中的传递函数采用tansig函数，输出层中的传递函数采用purelin函数，网络训练函数采用trainscg函数。模型建立后采用检验样本进行验证，出水水质的相对误差范围为1.22%~28.67%。模型的预测误差在可接受的范围内，网络训练成功，网络性能能够满足实际应用的要求。（4）以A~2/O、SBR、MBR三种污水处理工艺处理校园生活污水的工艺优选为例，借鉴层次分析法的思想构建了污水处理系统的综合效益指标体系，采用主成分分析法建立了各工艺的综合效益模型，分析得出各工艺的经济、技术、管理和综合效益情况。结果表明，综合考虑技术、经济和管理因素，MBR工艺的综合效益最好，推荐MBR工艺作为校园生活污水处理的工艺方案。