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建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性，为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机（LSSVM）作为预测算法，运用粒子群优化算法（ PSO）优化 LSSVM 模型参数，建立基于历史信息的多输入多输出（MIMO）建筑周围气象参数预测模型，对影响建筑负荷的室外温度、湿度及风速进行超短期预测。结果表明：PSO 算法可对模型参数进行优化，基于 PSO-LSSVM 算法构建的建筑周围气象参数超短期预测模型能够实现未来140 min 气象参数的预测，为建筑供能和用能系统动态优化运行提供数据