一种数据驱动的传统院落形态特征舒适性影响评价方法

本发明公开了一种数据驱动的传统院落形态特征舒适性影响评价方法，包括以下步骤：S1：数据收集与整理：收集传统院落的形态特征数据以及与之相关的热舒适性数据，构建形态指数评价体系；S2：数值模拟：结合S1收集到的数据构建ENVI‑met模型，对冬夏季典型日的微气候进行模拟，获取UTCI热舒适指数，对模拟域与时间求取平均值，以代表每个庭院的热舒适水平；S3：机器学习模型构建与分析：利用XGBoost模型对院落形态特征与热舒适指数之间的关系进行回归分析；S4：可解释性分析：借助SHAP解释方法，检验形态特征的重要性、局部依赖关系，并可视化单个变量的非线性相关模式，通过SHAP值理解不同形态特征对热舒适性的直接影响程度，以及它们之间的协同或抑制效应。