摘要：【目的】面对污水处理排放标准日益趋严以及运行成本持续上升的现实，借助智能化技术实现污水处理厂稳定运行与节能降耗已成为行业面临的迫切挑战。针对传统机理模型在复杂生物反应过程中适应性不足的问题，开展基于数据驱动的状态预测研究具有重要工程意义。【方法】本文针对某污水厂厌氧-缺氧-好氧活性污泥工艺，构建了长短期记忆（LSTM）网络状态预测模型。通过对实际运行历史数据进行清洗、归一化等，建立符合时间序列特征的模型输入输出结构。模型以进水水质指标、反应池运行状态变量与控制参数作为输入，通过挖掘多变量时序数据中的动态关联特征，实现了对溶解氧（DO）与混合液悬浮固体（MLSS）等关键水质与运行参数的精准预测。【结果】LSTM网络模型在预测精度、稳定性与鲁棒性方面均显著优于传统循环神经网络与多层感知机模型：同时，适当增加网络复杂度与训练数据量，可进一步提升模型的预测性能与泛化能力。【结论】本文不仅验证了深度学习在污水处理时序预测中的有效性和可行性，也为前馈补偿控制与滚动优化控制等智能运行策略提供了可靠的生物反应池状态预测基础，为构建数据驱动的闭环优化控制系统提供了可行技术路径，对推动污水厂智能化、低碳化运行具有积极意义。

关键词：污水处理厂（WWTP）深度学习；长短期记忆（LSTM）网络；生物反应池；状态预测

基金资助：国家自然科学基金（52470109）

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