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对动态回归神经网络模型结构与算法进行了分析，采用多层反馈ＲＮＮ网络，以典型的非线性化工过程ＣＳＴＲ为应用对象，比较了采用前馈ＢＰ网络和Ｅｌｍａｎ的ＲＮＮ网络进行模型化与模拟，最后用一个时变过程和苯酐工业生产过程模拟验证。结果表明，动态回归神经网络具有较好的收敛性和稳定性，可用于复杂动态过程的工业应用。