对连续流缺氧/好氧(A/O)脱氮工艺处理低碳氮比(C/N)生活污水的外加碳源系统进行了仿真研究.由于处理系统的外加碳源量、总回流比和出水总氮(TN)之间存在的复杂非线性关系,很难用常规的参数型模型进行描述,给处理系统控制策略的实现带来较大的困难.针对该问题,引入了BP神经网络,通过神经网络对试验数据的学习建立系统的非参数型模型,通过该模型对系统进行仿真研究,可以达到优化碳源投加量的目的.研究结果表明,经过训练的BP神经网络模型可以很好地模拟处理系统,根据仿真分析结果可以实现碳源投加量的优化控制,这为污水处理系统在线最优控制的实现提供了一条可行的途径.