摘　　　要：針對(duì)目前國內(nèi)對(duì)鋁電解槽運(yùn)行狀況診斷存在的難度大、效率低等問題，著眼于與實(shí)時(shí)工況相區(qū)別而反應(yīng)電解槽電解能力和穩(wěn)定運(yùn)行的電解槽狀態(tài)的研究，設(shè)計(jì)了一種以小波包算法提取槽狀態(tài)信息和建立了用非線性Ｍｏｒｌｅｔ小波基取代傳統(tǒng)神經(jīng)元非線性激勵(lì)函數(shù)的緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的槽狀態(tài)預(yù)測(cè)模型。利用小波變換的時(shí)域局部化性質(zhì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，對(duì)鋁電解槽的槽狀態(tài)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，容易陷入局部較優(yōu)等缺點(diǎn)。通過Ｍａｔｌａｂ對(duì)狀態(tài)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行編程。...