决策支持系统作为信息系统研究的最新发展阶段,越来越受到人们的重视.人们现在不仅进行信息的管理,而且进行信息综合,从而为实际工程的发展提供好的决策方案.遗传算法（GA）作为一种新型的搜索寻优技术,它仿效生物界的遗传和进化,根据“优胜劣汰”的自然规则,借助于复制、交叉、变异等操作逐渐逼近最优解.模型库作为决策支持系统基本组件之一,在系统中起着非常重要的作用.该文主要是对模型库进行操作,目的之一是把遗传算法和神经网络进行混合运算从而进行模型结构的选择,主要是应用遗传算法对神经网络的权值进行修改,来发挥遗传算法的全局最优性能和神经网络的局部收敛能力,克服神经网络学习时间长的缺点.该文的另一目的是对已经选择的模型结构应用遗传算法进行模型参数的预测,在该文中,遗传算法的编码方案根据实际的情况采用了不同的形式,同时对于遗传算法的基本操作复制、交叉、变异,也进行了不同程度的改进,通过遗传算法在电力管理系统中负荷预测的应用,为所有的决策系统提供了一个好的解决方案.