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建立了基于小波变换和BP神经网络的温度和压力信号模型，用于聚丙烯产品质量预测模型。聚合前期的升温过程对最终产品质量影响大，第一个模型运用db4小波对前期聚合温度（压力）信号进行变换，将所得的部分系数作为神经网络输入参数，研究了聚合前期温度（压力）与熔融指数的关系。第二个模型以分解信号的功率频谱作为部分输入，预测聚丙烯的等规度。两个模型仿真结果表明，用温度变换结果作为输入比压力作为输入具有优势，熔融指数的相对误差为2．91％，等规度预测值的相对误差最小为1．0％，效果比较令人满意。