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水轮发电机组是一个具有非线性的复杂受控对象.本文分别采用BP和RBF神经网络模型对水轮发电机组进行动态建模,经MATLAB仿真实验,结果表明用神经网络可方便的建立非线性系统的模型.通过分析比较两种网络动态建模方法,可知采用RBF网络进行建模相对采用BP网络具有明显的优点,RBF所用的学习时间和所用到的神经元个数大大减少,在某种程度上克服了BP网络的训练时间长、训练不完全和容易到达局部极小的缺陷.