城市建筑能耗基准评估数据集-美国纽约市-西雅图市及CBECS2012年-claytonmiller
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗,基准评估,能源效率,城市数据,CBECS,商业建筑,能源之星,机器学习,数据分析,纽约市,西雅图市
数据概述：
本数据集及相关文档源于论文《EnergyStar++：使用城市规模数据进行更准确和解释性更强的建筑能耗基准评估》，该论文旨在改进现有的能源之星（Energy Star）基准评估方法，提高准确性并提供额外的模型输出解释，以帮助用户理解建筑获得特定评分的原因。数据集包含了来自多个来源的建筑能耗数据，包括：2012年商业建筑能源消耗调查（CBECS，1812栋建筑）数据、纽约市能源披露计划数据（11131栋建筑）和西雅图市能源披露计划数据（2073栋建筑）。数据涵盖了建筑的各种属性，例如建筑类型、面积、位置、运营时间等，以及相关的能耗数据。
数据用途概述：
该数据集适用于建筑能耗分析、能源效率评估、基准测试模型开发等多种场景。研究人员可以利用此数据开发和测试更准确的建筑能耗预测模型，例如多重线性回归（MLR）模型、具有特征交互的多重线性回归（MLRi）模型以及梯度提升树（GBT）模型。通过对模型输出的进一步处理，例如使用SHapley加性解释（SHAP）值，可以帮助用户理解影响建筑能耗的关键因素。此外，该数据集还可用于城市尺度上的能源管理和政策制定，例如评估建筑能源效率提升措施的效果，以及制定更有效的能源政策。
