针对建筑能耗预测中单一模型精度较低的问题，提出了基于多种神经网络组合的建筑预测模型。首先对影响建筑物能耗的主要天气因素分析，并使用人体舒适度指数优化部分数据。再针对GA-BP神经网络、RBF神经网络、广义回归神经网络，使用等权重法和优势矩阵法两种组合方法，建立组合预测模型。以某图书馆的历史数据作为实际算例，将两种组合模型与四种单一模型的结果进行比较。仿真结果表明，所提方法相比于传统方法有更高的精确度。
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