该文综述了基于神经网络的数据驱动建筑控制研究，涵盖暖通空调需求响应、能耗优化与热舒适。方法包括深度神经网络模型预测控制、蒙特卡洛树搜索、随机模型预测控制、ADMM分布式优化及占用状态预测等，可降低能耗成本、提升控制精度与住户舒适度。