本文首次提出了基于神经网络的墙体动态特性----状态空间模型的辨识方法。由实验测得的墙体热力系统的输入输出数据组成的训练学习样本，训练多层神经网络，产生系统Markov参数。用本征系统实现算法得到系统的最小阶状诚空间表示。本文采用自适学习算法大大缩短了神经网络训练时间。结果表明：该方法具有编程简单、有很好的辨识精度和抗干扰性能。