本申请涉及模型训练方法、曝气值预估方法、装置及电子设备，属于计算机领域。该法包括获取污水曝气处理过程中的溶解氧和氧化还原电位的时间序列数据以及对应的曝气目标值；溶解氧和氧化还原电位的时间序列数据，求解出实际溶解氧与预设溶解氧目标值的差值，微分时间段内溶解氧以及氧化还原电位各自的微分值，积分时间段内溶解氧以及氧化还原电位各自的积分值；利用训练数据对初始网络模型进行拟合训练，得到能预测曝气目标值的网络模型，训练时将曝气目标值作为目标值，训练数据中的其余参数为特征参数。通过将PID与深度学习进行结合，通过将实际运行状况以及外界环节变化等因素考虑在内，从而使得训练出模型能精确地预测曝气值。