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综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型，用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性．通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标，使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响．以实际电厂燃煤锅炉为样本，基于改进的BP（back-propagation）算法对网络模型进行了训练．为验证模型的准确性，对7台电站燃煤锅炉的结渣特性进行预测，并将该模型与只考虑煤灰特性指标的常规BP网络模型进行比较．验证结果表明，模糊神经网络模型的预测结果与实际相符，效果优于常规BP网络模型．