针对膜生物反应器(membrane　bio-reactor,MBR)污水处理过程中膜透水率难以测量的问题,提出一种基于递归径向基神经网络(recurrent　radial　basis　function　neural　network,RRBFNN)的软测量方法.首先,基于污水处理过程中的实际运行数据,应用偏最小二乘法(partial　least　squares,PLS)筛选出与膜透水率相关的过程变量;其次,基于RRBFNN建立膜透水率的软测量模型,利用快速梯度下降算法对RRBFNN的参数进行调整,保证了软测量模型的精度;最后,将设计的膜透水率软测量模型应用于实际污水处理过程中,使用污水处理厂实测数据对模型进行验证.验证结果表明,该软测量模型能够实现膜透水率的准确预测,具有较好的预测精度.