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利用具有二阶收敛效应的Levenberg-Marquardt（L-M）算法优化BP的权值修正量，提出了一种快速收敛的LMBP学习算法，给出了基于LMBP神经网络的故障预报方法，并应用于某陀螺仪的故障预报。结果表明：较之BP和传统改进BP网络，LMBP网络有着更高的收敛速度；基于该网络的时间序列预测模型可以实现性能优越的非线性预报器，将其应用于非线性系统的故障预报能够取得良好的效果。