下水処理施設では近年，技術者の減少や管理体制の多様化に対応するため，運転管理の効率化・自動化が求められている．そのための課題の一つに下水処理データの関係の発見が挙げられる．本研究は多項式をニューラルネットワークで表現する数法則ニューラルネットワークを用い，データ間の未知の関係式を得ることを目的とする．数法則ニューラルネットワークの学習にはBPQアルゴリズム（Back Propagation based on partial Quasi-Newton）を用い，最適な項数の選択にはAIC（Akaike's Information Criterion）を用いる．深川浄化センターのデータを用いて実験を行い，既知の関係式を再現することができた．