空调能耗在整个建筑能耗中占据着重要的地位，建立空调系统能耗模型可以帮助建筑运

营人员制定精确的能源管理计划，优化建筑能耗设备的运行，实现智能化的能源管理。本文提出

一种混合空调系统能耗组合预测模型，利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对多层感知机（Multi-Layer Perceptron,MLP）的超参数进行优化，并使用Boruta对数据集进行特征选择，建立PSO-MLP模型来预测系统能耗。研究结果表明，基于Boruta+PSO-MLP的能耗预测模型能够更准确的预测建筑空调能耗，对比单一的MLP模型，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）分别降低了57.3%和49.7%，相关系数达到了0.962。