摘要：主要研究了单层神经网络、Ａｄａｌｉｎｅ网络及Ｂ－Ｐ网络用于系统辨识中的工作原理，提出了把Ｂ－Ｐ网络权值为传递函数的方法。使用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋语言构造这３种神经网络，以火力发电厂中常见的大惯性、大迟延系统为对象进行了辨识试验。仿真结果表明，在不人为加入特殊激励信号，只利用生产过程自然存在的随机扰动的情况下，Ｂ－Ｐ网络辨识器可得到较为准确的对象数学模型，对于解决电厂中常见热工系统的建模问题，具有重要

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