建设节约型能源社会已成为社会发展的一大要求,燃气作为城市发展和居民使用的重要能源之一起着至关重要的作用,如何在一定程度上发挥燃气最大价值是一个值得研究的课题。如果人们在生活中对燃气的使用不规范,就会出现燃气供量不足或者是燃气过剩、资源浪费等问题,这些问题都会影响城市居民或企业的使用。因此,针对具体的城市燃气用量构建一套有效的预测模型是非常有必要的。之前有大量学者针对城市燃气用量的预测问题已提出多种模型,有传统预测模型,也有近几年来流行的神经网络模型。传统模型虽具有较高的稳定性但很难处理大规模数据;而神经网络模型在擅长处理大规模数据时且有不错的预测效果时,模型波动比较大。因此,为了保证模型既有较高的稳定性又有足够的精确性,本文提出了一种将传统模型和神经网络结合起来的一种新的组合预测模型,SARIMAX+EMD+GRU模型。在已有具体城市燃气使用量数据基础上,具体分析数据所包含的外在特征和内在特征,选取了多种可能影响预测结果的特征。除此之外为了评价分析提出的新模型的预测效果,文章还建立了小波+SARIMAX模型,卷积神经网络模型和长短期记忆神经网络多种预测模型。通过对比分析各个模型预测的结果,发现文章提出的新模型要比其他模型的预测精度更高。这在很大程度上可以减少因燃气预测不精准而带来的经济损失,同时也为数据预测问题提出了一种新的解决思路。