能源是人类赖以生存和发展的物质基础,随着社会经济快速发展和人们生活水平的逐步提高,居民用于改善室内热环境的空调能耗也显著增加。混合通风建筑内人员的空调使用行为对建筑能耗有很大的影响,由建筑人员自行控制的空调的能耗与固定设定温度的空调能耗有较大差别。现有的研究中很少通过连续一年实际工程运行参数对住宅建筑的空调使用行为和能耗预测模型进行研究。本研究对长沙地区某以老年人为主的集中供冷与供热的混合通风住宅小区的空调系统及室内环境进行为期一年的连续监测,收集关于离休老人的空调开启率、开启时间、空调室内运行温度、建筑空调能耗等数据,建立了空调开启率与室外空气温度之间的逻辑回归模型、空调开启/关闭时间的正态分布模型、空调室内运行温度的正态分布模型,并且得出了室外空气温度与室外相对湿度之间的函数关系、空调室内运行温度与室外空气温度之间的函数关系,最后,还利用机器学习算法建立了冬季与夏季空调能耗的随机森林回归预测模型。本研究将为其他人群建立空调使用行为与能耗预测模型提供参考。本文主要结论如下:（1）本文研究的老年人住宅所在地区（长沙）数据采集期间气候呈现出“夏热冬冷、全年潮湿”的特点。夏季室外空气温度在25-40℃之间,分布在26-31℃区间内的室外温度约占总体57%,相对湿度高于80%的占夏季总体的43.1%;冬季的室外空气温度基本分布在在0-15℃,分布在2-10℃区间内的室外温度约占总体80%,室外空气相对湿度高于90%的约占总体的72.5%。夏季室内各房间的平均空气温度在26.5-28.5℃之间,冬季在17-19℃之间,夏季室内各房间的平均相对湿度在60-72%之间,冬季在45-55%之间,室内的相对湿度相比室外来说较低,且冬季低于夏季。冬季和夏季,室外空气温度与室外相对湿度均具有负相关的关系,即室外空气温度越高,室外相对湿度越低。（2）老年人大部分的时间均在室内度过,会频繁的使用空调,且老年人住宅的卧室、客厅和餐厅在冬季和夏季空调开启和关闭的时间存在差异。首先,在空调开启时间方面,夏季卧室的空调开启时间约有17%和41%分布在11:30-13:30和19:30-23:30,冬季卧室的空调开启时间约有98%分布在2:00-9:00、10:00-16:00和16:00-24:00。夏季客厅的空调开启时间约有98%以上分布在4:00-24:00,餐厅的空调开启时间主要在三餐阶段。冬季客厅和餐厅的空调开启时间相差不大,均在6:30-8:30和17:30-18:30之间有较大的分布频率。在空调关闭时间方面,夏季和冬季卧室的空调关闭时间基本相同,夏季客厅约有17%和40%空调关闭时间分布在12:30-14:30和19:30-23:30之间,餐厅主要在11:30-13:30、18:30-19:30、21:30-22:30,频率分别为21.44%、9.98%、13.75%。冬季客厅和餐厅的空调关闭时间相差不大,均在20:30-00:30内有较大的分布频率。（3）夏季老年人白天50%的空调开启率对应的室外空气温度约为31℃,晚上约为26℃;冬季老年人白天50%的空调开启率对应的室外空气温度约为12℃,晚上约为8℃。夏季卧室的空调室内运行温度跨度较大,最高频率的运行温度出现在27.5℃左右,客厅和餐厅的运行温度分别有86%和87%分布在26-29℃之间;冬季各房间的空调室内运行温度相差不是很大,频率最大的运行温度出现在20.5℃,卧室、客厅和餐厅的运行温度高于18℃的概率分别为70%、76%和74%。（4）本文利用随机森林算法通过分析室外温湿度、星期、小时、节假日、历史气象数据建立了空调能耗预测模型,并以历史气象数据（夏季当前日期前7天室外温湿度的平均值,冬季当前日期前1天室外温湿度的平均值）表征老年人的热经历对空调能耗的影响,并根据决定系数（R2）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）评价模型的准确性。模型表明:在夏季和冬季,引入历史气象数据后,随机森林模型对老年人住宅空调能耗预测的精度显著增加。