本文提出了一种基于深度神经网络的方法，用于模拟机械通气机的气道压力。传统机械通气机的压力控制由临床医师监测，但可能因未能及时捕捉到恰当的压力值而导致控制不准确。本文结合近期研究成果，构建了一种基于深度序列模型的仿真系统，能够根据一系列控制参数与肺部生理特征的时间序列数据，预测呼吸周期吸气相期间呼吸回路中的气道压力。该方法显著优于当前行业标准，展现出神经网络驱动控制器在追踪压力波形方面的优异性能，并为设计高效、鲁棒的压力控制型机械通气机提供了重要启示。