人工神经网络法在燃气日负荷预测中具有较高的应用价值。输入变量的选取直接影响预测精度，合理的变量组合能够有效提升模型性能。常用的输入变量包括历史负荷数据（如前1-3天的燃气负荷）、气象因素（如温度、湿度、风速等）、日期类型（如工作日、节假日）以及经济指标（如用气价格、工业活动水平）。此外，还可以考虑季节性因素（如月份、季节）和社会事件（如大型活动、极端天气）。在实际应用中，需结合数据可获取性、相关性分析和模型优化，筛选出对预测结果影响显著的变量，以提高预测的准确性和稳定性。