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为了降低人工神经网络（ANN）在静电除尘器（ESP）运行参数预测中的计算量，提出了一种改进的ANN预测模型。在分析了ESP运行参数的特点的前提下，运用K—means聚类算法确定其聚类中心，然后把所有的聚类中心作为神经网络的预处理层，并在此基础上建立了ESP放电信号的预测模型。仿真结果表明，该预测模型能够有效地对电除尘器放电信号进行预断，是其状态预判的一种有效手段。