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结合经验公式及实验比较对神经网络的结构进行优化，利用Levenberg—Marquardt算法改进传统误差反向传播算法。基于两个改进人工神经网络的组合运用，针对结构动力响应，建立了一种可预测有效控制力的神经网络预测控制策略。用一个网络辨识结构的动力响应，另一个网络预测有效控制力。数值仿真显示：该算法具有比传统BP网络的最速下降法高一阶的收敛速度；除个别时间步外，该文控制策略可较准确识别结构的动力响应、给出有效控制力。