目前电地热系统由于具有结构简单、节能环保、自动化程度高等特点,已成为北方冬季供暖的大势所趋。而电地热供暖中的最重要变量就是室内温度,控制好电地热室内温度对整个电地热系统运行的稳定性至关重要。电地热室内温度是一个具有大惯性、大滞后的复杂非线性控制对象,很难建立精确的数学模型,在控制过程中有很大的困难,而多模态控制不但不需要建立被控对象精确的数学模型,而且还能够实现系统的稳定性、快速性和准确性的最优结合。为此,针对本文研究背景中电地热温度控制的特点,提出以基于IAGA-BP神经网络的电地热室内温度预测模型为基础的多模态控制方案。为了实现电地热多模态运行控制,本文基于长春某电地热供暖居民小区,主要进行了如下研究:首先,确定了影响室内温度的主要因素,并根据现场运行数据,建立基于IAGA-BP神经网络算法的电地热室内温度预测模型,并对该模型的预测效果进行检验,验证了该模型的准确性和实用性。其次,基于多模态控制的基本思想,并引入了模糊控制、模糊PID控制和比例控制作为电地热温度控制系统的控制器,构建电地热温度控制系统。并对该系统进行仿真检验,仿真结果表明该系统具有较好的控制效果,并能很好地达到控制要求。最后,采用了Zigbee无线网络技术,对电地热温度控制系统的整体构架进行了设计,并实现了电地热温度控制系统与用户端之间的数据通信。基于IAGA-BP神经网络建立的电地热温度预测模型可以有效反映出室内温度变化情况,并对室内温度进行准确预测。基于多模态控制的电地热温度控制系统可以实现温度跟踪性能,解决了系统响应快速性和稳定性的问题,使系统达到更高的控制精度和更好的跟踪性,并采用Zigbee技术实现了对温度控制系统的实时监控、管理和控制。