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针对木材干燥过程的非线性特性，以及环境因素对木材干燥过程的干扰，造成木材干燥建模困难的问题，通过对神经网络的非线性、并行结构，学习、推理和多变量处理能力的研究，以干燥窑的加热阀开度、喷湿阈开度、排潮阀开度3个控制信号作为输入量，以窑内温度、湿度2个量作为输出量，利用时延神经网络和动态递归神经网络分别建立了木材干燥过程中的温湿度控制模型和木材干燥基准模型。并通过干燥实验进行网络训练和测试。结果表明：时延神经网络建立的木材干燥温湿度模型和干燥基准模型比动态递归神经网络的误差小、网络输出接近于真实值，能够较好的