出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要.文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解(modified　ensemble　empirical　mode　decomposition,MEEMD)和深度信念网络(deep　belief　network,DBN)的出水总磷预测方法.首先,设计一种MEEMD算法对城市污水处理过程出水总磷数据信号进行分解,获取多个本征模态函数(intrinsic　mode　function,IMF)组合;然后,建立一种基于模拟退火(simulated　annealing,SA)算法的深度信念网络预测模型,通过优化的模型结构对分解后得到的每个IMF分量进行有效预测;最后,通过大气CO2浓度预测和城市污水处理出水总磷预测验证了所提出方法的有效性.