建筑数据基因组项目：用于性能分析和算法基准测试的非住宅建筑的集合-源码

您的数据科学技术是否实际上可以跨越数百座建筑物？ 它实际上更快或更准确吗？ 这些是研究人员在开发数据驱动方法时应该提出的问题。 建筑性能预测，分类和聚类算法已成为异常检测，控制优化和需求响应分析的重要组成部分。 但是，我们如何实际比较每种技术与以前创建的方法呢？ 时序数据挖掘社区早在2003年就发现了这个问题：“许多工作的效用很小，因为做出了贡献……”提供了一些改进，而这些改进本可以使差异完全相形见have。是通过在许多现实世界的数据集上进行测试而观察到的，或者通过更改次要（未声明的）实施细节而观察到的差异。” （ ） 。 该数据集使您能够对各种实际数据集进行新技术测试。 对于商业建筑数据，我们正在做同样的事情！ 非住宅建筑数据分析对基准数据集的需求 现有的大多数建筑性能数据科学研究都依赖于每个研究人员创建自己的方法，查找案例研究数据集并自行确定功效。 毫不奇怪，大多数研究人员发现了积极但有意义的结果。 使用来自数百个（或数千个）建筑物的大型，一致的基准数据集，研究人员可以确定其方法在异构数据集中的实际性能如何。 如果多个研究人员使用相同的数据集，则可以在准确性，速度和易用性