建筑能耗预测数据集BuildingEnergyConsumptionPrediction-maxencechretien
数据来源：互联网公开数据
标签：能耗分析, 建筑能源, 机器学习, 预测模型, 建筑环境, 数据建模, 回归分析, 气候数据
数据概述：
该数据集包含建筑能耗相关数据，记录了不同建筑环境参数与能耗表现之间的关系，适用于能耗预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“init_day”，“init_month”，“init_year”等字段推测，数据可能与时间相关。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但数据集中包含的建筑结构与环境参数，可用于模拟不同气候条件下的建筑能耗。
数据维度：数据集包括用于训练和测试的输入特征(x_train.csv, x_test.csv)和目标变量(y_train.csv, y_random.csv)。输入特征涵盖建筑结构、环境因素和空调配置等，目标变量可能为建筑能耗相关指标。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含x_train.csv, x_test.csv, y_train.csv, y_random.csv等文件，以及一个JSON格式的labels.json文件，便于数据处理与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化和清洗处理。
该数据集适合用于建筑能耗预测、建筑能源效率评估等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于建筑节能、能源管理、可持续建筑等领域的研究，如建筑能耗预测模型的构建、不同建筑设计方案的能效对比分析等。
行业应用：为建筑设计、房地产开发、能源管理公司提供数据支持，特别是在建筑能耗预测、建筑性能模拟、建筑节能改造方案评估等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定建筑节能政策，优化建筑设计和运营策略。
教育和培训：作为建筑学、能源工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解建筑能耗的影响因素，掌握能耗预测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索建筑结构、环境因素与能耗之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型，优化建筑设计和运营，实现建筑能耗的降低。
