本发明公开了一种商场建筑中央空调冷负荷在线预测方法，通过不断采集各类参数，当数据采集量满足需求时，利用Ｏｎｌｉｎｅ　ＳＶＲ法，分别建立空调冷负荷与各输入参数工作日、周末及节假日三种类型的预测模型，然后根据室外气象参数、空调运行输入参数的历史数据预测当日２４小时的输入参数值，最后利用相应日期类型的空调负荷预测模型，以当日２４小时内各输入参数的预测值为输入，预测当日２４小时内的空调冷负荷，并用相应日期类型前一天空调冷负荷实际值与预测值的残差序列进行补偿，同时随着在线新样本的加入动态修正空调冷负荷的预测模型。本发明有效地实现了空调冷负荷的动态预测和准确预测。