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神经网络需满足以下两个条件方能用于非线性过程的在线预测：①神经网络必需以某种递推的方式出现；②神经网络的学习算法应尽可能简洁快速。为此改造泛回归神经网络（GRNN），运用递推更新的样本数据集训练GRNN，构成动态迁回归神经网络。该动态神经网络训练方便快捷，能够满足在线预测的实时性的要求。仿真实验表明预测值较观测值有一定滞后，但均能尾随观测值而变化，达到了预期的目标。