本文汇集了多项基于人工神经网络技术的工程应用研究，涵盖风力机系统建模、灌溉需求预测、河道岸线变形预测、水处理混凝投药控制及电机波形控制等领域，展示了神经网络在复杂系统建模与控制中的广泛适用性和优越性能。
风力机系统的神经网络模型辨识：研究采用多层感知器（MLP）结构，结合自适应学习速率的反向传播（BP）算法，对风力机系统进行功能模型辨识。通过将神经网络模型仿真结果与实际系统实验数据对比，验证了该模型的高精度和可靠性。该方法较传统系统辨识技术在非线性建模方面表现出显著优势，为风力机性能优化提供了新的技术路径。
灌溉发展需求预测的神经网络模型：首次将人工神经网络理论引入灌溉宏观战略研究，利用历年全国粮食产量及影响因子数据作为训练样本，建立了灌溉需求预测模型。模型通过历史数据校核后，预测了未来30年我国灌溉面积的发展趋势。该研究为制定国家农业水资源管理政策和保障粮食安全提供了科学依据。
河道岸线变形的神经网络预测模型：针对长江下游荆江段石首弯道，构建基于BP神经网络的岸线变形预测模型。模型能够准确模拟河道典型断面的岸线变化，预测精度高，便于实际水利工程应用，有助于防洪减灾和河道管理。
混凝投药的神经网络控制方法：基于神经网络的内模控制系统，具备强自学习和自适应能力，适合处理大滞后和非线性系统。研究选取影响混凝剂投加量及效果的关键参数，建立了预测投药量的神经网络模型，设计了混凝投药的内模控制系统结构，并探讨了训练样本数据的获取方法。该技术提升了水处理自动化控制水平。
基于BP神经网络的电机系统波形控制：阐述了BP神经网络模型及算法，建立了电流型交—交变频同步电动机的波形控制神经网络模型。通过仿真与计算结果对比，验证了模型的有效性，为电机控制技术的发展提供了新的思路。