水资源作为生态环境的重要组成部分,对其进行统筹管理,构建健康的水循环系统是水环境领域的重要发展目标。作为城市水循环系统的核心,供水厂是城市用水的源头,其在处理原水的过程中,往往涉及众多复杂的处理工艺,工艺内部大量的物化反应过程以及不同工艺之间的复杂交互使得水处理工艺整体调控优化面临瓶颈。机器学习模型的快速发展,为解决水处理工艺效能预测与优化提供了新的技术路径,但目前尚缺乏系统全面的模型评估方法。为此,本文以算法逻辑层作为核心,建立多源数据层和语言交互层的联系,构建融合模型评估、特征评估、可持续性评估的水处理工艺机器学习方法。其中,模型评估阶段将对多个候选模型的预测性能进行评估筛选以确保构建出来的最终模型具有高准确率,特征评估阶段则从特征的角度对模型预测逻辑进行深入探索以保障最终模型具有高可靠性,具有前瞻性的可持续性评估阶段则对模型构建过程的环境影响进行评估以保证模型的可持续性。在本文的实验中,将通过案例研究探索上述方法的实际应用潜能。在运行参数预测模型的构建过程中,模型评估结果显示,在五个候选模型中,随机森林（RF）（~2=0.837）与轻量级梯度提升机（Light GBM,LGB）（~2=0.878）具有最好的预测性能。随后,利用递归式特征消除算法（RFE）与基于Shapley添加解释（SHapley Additive ex Planations,SHAP）从特征重要性与模型可解释性两个角度进行的特征评估进一步验证了模型的可靠性。最后,可持续性评估结果显示LGB的能耗与时间消耗远小于RF。因此,本文将把LGB模型作为最终选定的预测模型。上述结果表明,通过水处理工艺参数预测方法架构构建出来的模型具有准确率高、可靠性强、可持续性好等特点。在上述研究的基础上,本文利用水处理工艺参数预测方法进一步构建出出水参数预测模型。随后,通过整合上述模型,构建出给水处理工艺参数预测分析系统并对应用域进行初探。实验结果表明,本文所构建的预测分析系统能够为供水厂水处理工艺应对未来环境变化提供可靠且强有力的预测分析技术。