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预测燃气轮机未来的功率变化趋势对故障预测非常重要。针对燃气轮机故障预测的问题，提出了一种基于Elman神经网络的功率预测方法。以某电厂燃气轮机的实际数据为例，选取与功率变化最相关的属性。通过对比实验，采取合适的预处理方法，确定神经网络模型的输入，设置合适的隐含层神经元个数，从而建立了基于Elman神经网络的燃气轮机功率预测模型。最后通过与反向传播（back propagation，BP）网络、径向基函数（radial basis function，RBF）网络进行比较，验证了该方法的有效性。