1.一種基于BP人工神經網絡算法的生物質熱值估算方法，其特征在于，包括：
執行步驟a)，讀入生物質基礎數據庫讀取數據；
執行步驟b)，給定所述神經網絡中的隱藏層的神經節點數；
執行步驟c)，給定連接所述神經網絡中的輸入層與隱藏層的權重系數；
執行步驟d)，使用所述權重系數對已知生物質的熱值進行估算，得到預測結果；
執行步驟e)，計算所述預測結果與測量結果的偏差；
當所述偏差小于5％時，執行步驟f)，記錄保存當前權重系數；
執行步驟g)，根據最終選取的神經節點數與權重系數，估算未知生物質的熱值。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述偏差不小于5％，則執行步驟h)，利用執行所述步驟d)得到的預測結果修正所述步驟c)中給定的權重系數，并返回到所述步驟d)，使用所述經過修正的權重系數對已知生物質的熱值重新進行估算。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，如果進行若干次所述修正估算后所述偏差仍不小于5％，則執行步驟i)，增加所述神經節點數后返回到所述步驟c)，重新給定連接所述輸入層與所述隱藏層的權重系數,再依次執行所述步驟d)和所述步驟e)，直至所述偏差小于5％。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物質基礎數據庫中的數據包括已知生物質元素分析、工業分析數據及熱值。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述BP人工神經網絡為三層神經網絡，包括所述輸入層、所述隱藏層和輸出層，所述輸入層表示生物質的元素分析、工業分析，所述輸出層為生物質熱值，所述隱藏層中的神經節點數在所述估算過程中動態決定。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，執行所述步驟g)得到的生物質熱值作為設計生物質直燃鍋爐或生物質氣化爐的參數。