本研究提出了一种增量块递归随机配置网络（BRSCN）方法，旨在提高递归随机配置网络在建模非线性动态系统时的效率和学习能力。数值实验表明，该方法在时间序列预测、非线性系统识别和工业数据分析中表现优越。