摘要：本文分析了住宅區(qū)供熱負(fù)荷影響因素,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行預(yù)測(cè),建立了兩種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),一種輸入樣本是前幾日供熱負(fù)荷值和室外溫度,另一種輸入樣本是室外溫度、室外風(fēng)速、室內(nèi)用熱系數(shù)及前幾日供熱負(fù)荷值,二者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸出都是當(dāng)天供熱負(fù)荷值;對(duì)某住宅區(qū)域供熱負(fù)荷進(jìn)行了供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)與驗(yàn)證,比較了采用不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差。結(jié)果表明住宅區(qū)域供熱負(fù)荷變化規(guī)律具有明顯的周期性,同時(shí)每天逐時(shí)供熱負(fù)荷變化趨勢(shì)線形態(tài)存在不同,需要選擇合適的影響因素和樣本個(gè)數(shù),提高供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。