的输入信号，得到网络和模型的输出，并将两者进行对比。
（1）μT与μB在输入信号为幅值0.8，频率0.1的方波信号时的测试曲线（见图5）
（2）μB与μT在输入信号为幅值0.8，频率0.1的正弦波信号时的测试曲线（见图6）
图5、图6是网络的测试结果，从中可以看出，小波网络输出与实际模型输出在波形、幅度、相位上基本保持一致，这说明网络的训练是成功的，本文的方法也是有效的。训练后的小波网络总体性能良好，可以代替单元机组的非线性模型。
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结束语
本文采用小波神经网络建立了火电单元机组负荷的数学模型。仿真结果表明，小波神经网络对于单元机组负荷的精确数学模型的逼近是成功的。虽然小波网络的工作机理和一般的神经网络基本相同，隐层对输入样本进行特征提取，输出层对输入样本进行模式分类，但由于小波激励函数的局部化特征(fÎL2),它对局部间差异较大的函数，特别是在函数突变处的逼近能力更强。这种特性非常适用于像单元机组这种输入输出数据为非均匀性数据对的数学模型的逼近。
今后的研究方向是将小波神经网络用于其它热工过程的模型辨识，并设法进一步提高辨识精度，并将研究成果应用于实际系统自适应控制和预测控制的模型辨识中。
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