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建筑能耗短期预测对实时性要求较高，传统神经网络存在收敛速度慢的缺点。为此，采用LM算法改进标准BP神经网络，建立了基于LM算法的建筑能耗预测模型。首先通过理论说明该算法的先进性，然后设计一套建筑能耗数据采集系统和建立基于LMBP神经网络的建筑能耗预测模型，最后采集某建筑一个月的整点电量作为预测模型的实验数据。实验结果表明，该模型明显提高了训练速度，且预测精度满足实际需求，说明了LMBP神经网络适用于建筑能耗短期预测。