人适应性行为(adaptive behaviour)在建筑中的影响已经得到了学术界的普遍认可,不仅可以改善室内环境品质,而且对热舒适、以及能耗有着重要的影响。适应性行为通常包括控制门窗、空调等设备调节室内环境舒适性和降低建筑能耗。建筑能耗与人员生活习性息息相关,掌握人员对建筑室内设备控制规律相当重要。建筑能耗预测对于改善减少能源消耗和二氧化碳排放的决策至关重要,可以帮助评估不同的建筑设计备选方案和建筑运营策略。综上所述提供舒适的建筑环境以及能耗快速预测方法已经成为当今建筑设计的关键课题。窗户作为室内外联系的载体,因此开窗行为与室内热舒适和建筑能耗存在相互影响的重要关系。本文采用调查问卷的形式对某高校办公楼夏季、冬季热舒适状况和居民的开窗行为进行现场调研。分析不同影响因素对自然通风房间和空调房间室内居民热舒适和开窗行为的影响程度。实时监测某一办公室冬季开窗行为,运用EnergyPlus能耗模拟软件,对实际开窗热损失进行量化分析。基于模拟所获数据,对多元线性分析、BP神经网络、径向基函数网络开窗热损预测展开相关研究。研究结果表明,针对自然通风房间,夏季即便人员选择全天开窗,仍不能满足人员舒适度要求;冬季由于室内供给温度较低,人员开窗习惯不太合理,人员有必要增加开窗频次,改善室内空气品质。空调房间内因人员舒适性满意度明显高于自然通风房间。运用Energyplus能耗模拟软件对某一办公室实际开窗热损失进行量化分析,得出每分钟开窗热损失占总损失的98.99%,一天内开窗热损失占总损失的10%.冬季渗透通风仍是能耗的最主要影响因素。运用多元线性分析、BP神经网络以及径向基函数网络对测试期间开窗热损失进行合理预测,发现径向基函数在需要实时预测热负荷方案中,模拟结果更能逼近整体趋势,预测准确性更高。本文的研究成果可以为严寒地区建筑设计领域中舒适建筑环境构建以及能耗快速预测起到积极的作用,并为后续相关研究提供基础依据。