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通过单因素实验研究了转速、培养温度、初始pH、脱硫时间、煤浆浓度和煤炭颗粒度对煤炭生物脱硫的影响，建立了煤炭生物脱硫反应过程的BP神经网络模型．研究结果表明，神经网络训练中的模型检验均方误差接近1x10^3，模型检验样本预测输出值和试验值的决定相关系数达到0．9997，表明该模型对煤炭生物脱硫过程仿真及结果预测效果良好；采用遗传算法工具箱对建立的BP神经网络模型进行优化求解，在最优条件下得到的脱硫率为47．6％，该结果经实验验证具有可靠稳定性．