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  <dc:date>2024-06-26</dc:date>
  <dc:title>Building Data Genome Project</dc:title>
  <dc:identifier>doi:10.57760/sciencedb.09332</dc:identifier>
  <dc:language>en</dc:language>
  <dc:description>本文描述了来自1,636座非住宅建筑的3,053个电能表的开放数据集，范围为整整两年（2016年和2017年），每小时频率（每米17,544次测量，约5360万次测量）。这些仪表是从北美和欧洲的 19 个地点收集的，每栋建筑都有一个或多个仪表测量整个建筑的电力、加热和冷却水、蒸汽和太阳能以及水和灌溉仪表。2019 年 10 月至 12 月，美国供暖、制冷和空调工程师协会 （ASHRAE） 主办的 Great Energy Predictor III （GEPIII） 竞赛中使用了部分数据。GEPIII是一项用于长期预测的机器学习竞赛，适用于测量和验证。本文描述了时间序列仪表数据、建筑物元数据和补充天气数据的数据收集、清理和收敛过程。该数据集可用于进一步的预测基准测试和原型设计，以及异常检测、能量分析和建筑类型分类。</dc:description>
  <dc:subject>building ; open data; machine learning</dc:subject>
  <dc:creator>Zhiyuan Gao</dc:creator>
  <dc:rights>PUBLIC</dc:rights>
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  <dc:type>dataset</dc:type>
  <dc:publisher>Science Data Bank</dc:publisher>
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