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本文提出了一种基于GRA-SA-BP神经网络算法预测商场的空调冷负荷,利用关联度分析法,剔除输入变量中和输出变量间关联度低的因素,采用模拟退火算法对BP神经网络的权值进行优化,并对优化后的神经网络进行训练,得到冷负荷预测结果。结果表明,GRA-SA-BP模型具有较高的预测精度和可靠性,满足实际的应用需求。