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采用BP（back propagation,BP）神经网络模型分别建立了300 MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态试验数据对模型进行了训练和验证。结果表明：BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。结合NOx排放模型和锅炉热损失模型并采用非劣分类遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-Ⅱ）对锅炉进行多目标优化,优化结果表明：NSGA-Ⅱ多目标优化方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉多目标燃烧