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摘要
本文通过控制变量法对混流闭式冷却塔进行了测试，采用灰色关联分析法对影响出水温度的因素进行筛选，将关联度较大的5个因子作为输入参数，进而建立灰色＿BP神经网络预测模型，对混流闭式冷却塔的出水温度进行预测。操作参数包括进水温度、湿球温度、补水温度、循环水流量和风量，输出值为出水温度。网络采用三层结构，隐含层神经元数为4个，迭代次数为30000次，使用了不涉及训练阶段的实验数据来验证所建立的模型。预测结果表明，灰色＿BP神经网络模型比传统BP神经网络模型的预测结果更加准确，其预测值与实际值的相关系数（R）、平均相对误差（MRE）、均方根误差（RMES），分别为0.9989、0.2934%和0.1529，因而可认为灰色＿BP神经网络是预测混流闭式冷却塔出水温度的有效工具。
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