为改进以往神经网络对建筑能耗预测的不足，提出应用遗传算法结合 Levenberg-Marquardt 算法(GALM)改进神经网络对建筑能耗进行预测。首先，利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值；其次，利用 Levenberg-Marquardt 算法优化神经网络训练，针对影响建筑能耗的主要因素建立 GALM 神经网络的建筑能耗预测模型。通过建立建筑能耗监测平台采集某公共建筑1个月的能耗数据，对该模型进行训练和测试。实验结果表明，该模型可以准确且高效地对建筑能耗进行短期预测。
神经网络 建筑能耗 短期预测 遗传算法 LM算法