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随着人工神经网络技术的发展，采用多层前馈神经网络作为预报工具，已较大地提高了预报的精度的适应范围。但从研究现状来看，传统方法和常规神经网络方法往往都是单步预报，由单步预报运算来获得多步的未来值。由于误差的迭代累积，造成预报误差较大，无法满足应用需要。但在实际中，运行设备可靠的多步预报比单步预报有着更为重大的应用价值。因此，该文根据相空间动力学轨道的运行特性，结合相似预报方法，提出了基于概率神经网络的多步预报方法，并进行模拟数据和和实际数据的验证，获得了较好的结果。