开窗行为是建筑中最常见的人行为之一。研究发现人行为对建筑能耗具有十分显著的影响,也是造成建筑能耗不确定性的关键因素,开窗通风不仅能改变房间内温度和湿度的平衡以提高空气质量,又能使建筑在能源方面的消耗有所降低。然而,开窗行为受多种驱动因素影响,具有很强的不确定性,这为建筑能耗动态模拟带来了困难。寻求开窗行为驱动因素,建立准确的开窗行为模型,有助于提高建筑能耗模拟的精度。以西安地区四处不同住宅为测试对象,对其中的七个房间室内外环境参数以及窗户开关状态进行为期一年的监测。利用多因素方差法分析不同季节环境因素对开窗行为的影响,获得不同季节开窗时长和开窗概率;建立不同季节开窗行为的神经网络模型,并加以验证。最终得到以下结论:(1)卧室的开窗频率明显高于客厅,且卧室在一年四季中基本保持在每天早上8:00打开窗户,且打开窗户的时长在8:00-10:00之间达到峰值。(2)关于开窗概率,春季早上8:00开窗概率达到峰值45%;夏季在早上7:30-9:00、下午18:00出现双峰值27.5%;秋季在每天7:30-9:30开窗概率达到峰值50%;冬季在早上8:00-10:00开窗概率达到峰值43%。(3)关于开窗时长,客厅四季分布明显,3号客厅开窗时长由高到低依次为春季、夏季、冬季、秋季;4号客厅由高到低依次为夏季、秋季、春季、冬季,而卧室相比客厅交错波动。(4)研究开关窗模型发现,不同季节影响开关窗的驱动因素所占比重确有不同,随着季节的变换,各影响因素的驱动力也有所调整。(5)通过神经网络方法建立七个房间共28个不同季节的开窗概率模型,模型准确率均达到70%以上,建筑能耗动态模拟过程中引入这些模型有助于提高模拟的正确性。