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本文描述了人工神经网络在空调系统中的一种应用.用神经网络模型预测冷却塔在一系列运行工况下的性能参数。选取了冷却塔一年的运行数据来进行模型的建立和验证。其中，采用单月运行数据建立了反向传播算法的模型，模型用来预测冷却塔的性能参数：冷却塔出水温度和热交换效率。并用双月运行数据验证了模型。结果表明所建立的网络模型能很好地预测冷却塔的性能参数，并能为对冷却塔进行性能诊断评估提供平台。