摘要：针对热工过程难以建立精确数学模型的特点，将广义动态模糊神经网络应用于热工复杂系统的辨识。该算法以模糊一完备性作为高斯函数宽度的确定准则，避免初始化选择的随机性。同时，该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价，从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率进行修正。通过对莱电厂一次风量和平均床温实测数据的仿真实验结果表明，该方法具有较高的辨识精度和效率。

关键词：模糊规则 广义动态模糊神经网络 热工辨识 仿真实验 

单位：华北电力大学控制科学与工程学院 河北保定071003