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将BP神经网络应用于襟翼舵升力系数预报，分析了BP神经网络的非线性逼近能力．针对BP神经网络在训练中存在的学习速度慢、易于陷入局部最小等缺点，采用变学习率的BP算法加以改进．对襟翼舵升力系数进行预报，结果表明：预报值的精度明显高于由近似公式计算所得的值，采用BP神经网络对襟翼舵水动力性能进行预报是可行的，能够满足工程应用的要求．