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摘要
以供热系统为研究对象，针对集中供热热负荷中由于温度因素、随机因素以及建筑本身因素等导致预测精度不高的问题．提出了采用BP神经网络算法来进行预测，它对具有非线性的模型有很好的控制效果，并且可以进行自我学习．但由于BP神经网络的波动较大，比较容易出现局部优化现象，因此在使用BP神经网络的基础上进行改进，将BP神经网络与遗传优化算法相结合，弥补BP神经网络的不足．最后通过仿真实验，结果表明热负荷预测的误差大大减少，预测精度提高，继而实现合理供热．
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单位吉林化工学院
