数据集概述
本数据集是2019年遗传与进化计算会议（GECCO）工业挑战赛的水质数据，包含训练、测试、验证及合并完整数据集，用于开发水质异常检测算法，支持物联网环境下饮用水质量控制的事件检测研究。
文件详解
- 数据文件（CSV格式）：
- gecco2019_train_water_quality.csv：训练数据集，含时间（Time）、温度（Tp）、pH值、电导率（Cond）、浊度（Turb）、SAC、PFM、事件标记（Event）等字段
- gecco2019_test_water_quality.csv：测试数据集，字段与训练集一致，用于中间排名
- gecco2019_valid_water_quality.csv：验证数据集，字段与训练集一致，用于最终结果评估
- gecco2019_all_water_quality.csv：训练、测试、验证合并的完整数据集
- gecco2019_water_quality.csv：与训练集内容相同的原始训练数据
- 文档文件（PDF格式）：
- CallForParticipation_GECCO_Industrial_Challenge_2019.pdf：参赛征集文档
- Rules_GECCO_Industrial_Challenge_2019.pdf：挑战赛规则与描述
- 资源包（ZIP格式）：
- 4_ResourcePackage_GECCO_Industrial_Challenge_2019.zip：提供给参赛者的资源包
数据来源
Thüringer Fernwasserversorgung、IMProvT研究项目
适用场景
- 水质异常检测算法开发与评估
- 物联网环境下饮用水质量实时监控研究
- 时间序列数据异常检测模型训练
- 工业挑战赛算法性能对比分析
- 饮用水安全管理决策支持研究
