针对传统机组在设计时的实际运行、优化设计、成本投入等问题，基于神经网络理论建模的研究方法，分别建立了BP神经网络和PSO-BP神经网络两种预测模型，通过实际工程的测试得到了相关数据，最后采取理论建模与实测数据相结合的研究手段，得出了PSO-BP神经网络更适合用于解决露点间接蒸发冷却空调机组的性能预测问题的结论，在同一时刻，BP神经网络预测的相对误差为9.6%时，PSO-BP神经网络预测的相对误差为2.21%，精度提高了7.39%。
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