机器学习可以让建筑师就建筑的设计、施工和管理做出明智的决策，从而在建筑性能方面发挥重要作用。具体来说，机器学习算法可以分析来自各种来源（例如传感器和建筑管理系统）的数据，以识别模式并预测潜在问题或改进机会。
例如，机器学习算法可用于优化 HVAC 系统、控制照明和温度设置，甚至可以根据占用数据预测能耗。这可以为建筑物所有者和运营商节省大量成本，并提高居住者的舒适度和工作效率。
机器学习还可用于分析随时间变化的建筑性能数据，并确定可为未来设计决策提供信息的趋势和模式。例如，分析入住模式和能源消耗的数据可以帮助建筑师设计更高效和可持续的建筑。
总体而言，机器学习在建筑性能方面的作用是为建筑师和建筑运营商提供可操作的见解，从而提高建筑的效率、可持续性和舒适度。
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