摘要：准确预测空调运行负荷是实际建筑实现空调系统优化控制的关键。本文以海南三亚市2座五星级宾馆的空调运行负荷实测数据为基础,应用混沌理论分析空调运行负荷的混沌特性,利用广义回归神经网络（GRNN）建立混沌预测模型,对提前1 h和提前24 h的短期预测效果进行验证。研究结果表明：2座宾馆的空调运行负荷均具有混沌特性,在不规则的变化趋势中蕴含着内在规律,可以利用混沌预测方法对负荷进行预测;基于GRNN的混沌预测模型具有建模简单、鲁棒性好的优点,提前24 h的多步预测采用迭代法优于直接法,2座宾馆的提前1 h预测的期望偏差百分数（EEP）分别为6.1%和8.2%,提前24 h迭代预测的EEP值分别为8.5%和10.8%,仅基于历史负荷数据就可以实现较满意的预测精度。

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