本研究利用人工神经网络对沙希德·萨利米工业城镇污水处理厂的污染物去除率进行了预测。这个处理厂所需的数据是剔除重复和不完整的数据后162条记录得出的。通过相关性分析，根据与处理厂输出参数相关性最高的原则，选择合适的输入(BOD、COD、TSS)，同时考虑到数据集规模较小，模型需要简化。利用神经网络的结构对输出参数(BOD、COD、TSS)进行预测。该网络由两个隐层的20个神经元组成，能够较准确地预测污水处理厂的输出。使用该体系结构，取得了良好的结果，表明了建模的成功