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燃气轮机数字仿真具有高性能价格比，高仿真精度等优点。但以往的建模方法难以同时满足燃气轮机仿真精度和实时性的要求。本文对大样本空间的神经网络构造及网络学习加速方法进行了大量探索及新的有益尝试，并成功将神经网络技术引入燃气轮机仿真构造新的仿真模型，不仅获得了更高的仿真精度，而且保持了系统原有的光滑性，能满足系统仿真实时性的要求。