循环冷却水系统中冷却供给量与工艺介质冷却需求量之间往往存在“大马拉小车”的现象,造成大量的冷却资源浪费.为了匹配冷却需求量与供给量,提高循环冷却水系统能源利用率,给出一种基于多工艺介质温度目标循环冷却水最小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出一种基于改进堆叠自动编码器(improved stacked auto encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法.首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数微调”方法训练网络参数,并基于均方根反向传播(root mean square back propa