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应用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）训练多层前馈（back propagation,BP）神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明：毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。