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针对供暖系统热负荷短期预测问题，利用改进的遗传算法（geneticalgorithm，GA）对BP神经网络（backpropaga—tionneuralnetwork）的初始权值和网络结构进行优化，并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法。该方法克服了一般BP网络初始权值的随机性和网络结构训练过程中的所带来的网络震荡，以及一般BP网络容易陷入局部极小等问题。同时结合一般BP神经网络方法进行仿真实验和分析比较，结果表明：该方法具有全局寻优能力，预测精度高，绝对和相对误差较小，收敛速度快，能够有效针对供暖系统