准确预测空调运行负荷是实际建筑实现空调系统优化控制的关键.本文以海南三亚市2座五星级宾馆的空调运行负荷实测数据为基础,应用混沌理论分析空调运行负荷的混沌特性,利用广义回归神经网络(GRNN)建立混沌预测模型,对提前1h和提前24　h的短期预测效果进行验证.研究结果表明:2座宾馆的空调运行负荷均具有混沌特性,在不规则的变化趋势中蕴含着内在规律,可以利用混沌预测方法对负荷进行预测;基于GRNN的混沌预测模型具有建模简单、鲁棒性好的优点,提前24　h的多步预测采用迭代法优于直接法,2座宾馆的提前1h预测的期望偏差百分数(EEP)分别为6.1％和8.2％,提前24　h迭代预测的EEP值分别为8.5％和10.8％,仅基于历史负荷数据就可以实现较满意的预测精度.