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故障预测是保障大型设备安全运行和施行科学维护的关键技术,针对烟气轮机运行呈现出的非线性特性,引入回声状态神经网络进行状态趋势预测研究。采用奇异值分解方法对回声状态网络的线性回归训练算法进行改进,可提高回声状态网络的预测性能,并给出预测过程。实例分析表明,采用改进回声状态网络进行预测的效果较好。