针对工业锅炉房日负荷变化的特点，采用BP人工神经网络模型对热负荷进行预测。在建立模型时，考虑不同小时的热负荷差异，采用24个单输出的BP网络来分别预测每天24h负荷值;利用matlab神经网络工具箱NNT(Neural Network Toolbox)分别实现对24个BP网络预测模型的构建及算法改进;最后，应用一个实例对建立的预测...

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