本文从北京市供热管网的实际出发，系统地讨论了适合我市实情的神经网络技术在供热管网预测和调度中的应用研究，主要进行了如下几个方面的工作： 以城市供热系统为对象，综合分析了我市集中供热的现状，结合当前国际供热技术的发展，分析了我市集中供热的发展趋势，并提出了一种适合我市实情的供热模型，该模型具有分布式、递阶结构、智能化以及良好的实用性和可靠性等特点，可极大提高集中供热的自动化水平和节能效果。 利用神经网络开发了适用于供热负荷预测的PM-RBF算法，通过仿真得出，该算法具有良好的预测精度和速度，能够较好地解决我市集中供热负荷的预测问题，并为系统的总体优化调度提供了基础。 结合提出的集中供热模型，对集中供热优化调度进行了数学建模工作，从数学模型的角度来看，供热系统优化调度问题属于复杂系统非线性优化问题，由于问题的复杂度较高，本文探讨了利用遗传算法来对该模型进行最优化求解，并针对遗传算法的某些不足提出了解决方法。