建筑能耗预测训练数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionTrainingDataset-basmasaaducd
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 时间序列分析, 机器学习, 能源管理, 气象数据, 数据预测, 建筑信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自ASHRAE（美国供暖、制冷与空调工程师学会）的建筑能耗数据，记录了不同建筑的能耗表现及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖2016年至2018年。
地理范围：数据来源未明确，但基于ASHRAE的背景，可能涵盖全球范围内的建筑。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：
时间戳（年、月、日）；
建筑ID；
建筑相关信息（如建成年份、楼层数、空间使用类型等）；
气象数据（如最低、最高、平均露点温度、空气温度、海平面气压、风速等）；
能耗数据（meter_reading_sum）；
其他影响因素（如学期、教学活动、假期、考试、会议等）。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和验证集，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的ASHRAE数据集，经过预处理，便于直接用于能耗预测模型的构建。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源效率评估和建筑管理策略优化等领域。
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：适用于建筑能耗预测、时间序列分析、机器学习模型的构建与评估等学术研究。
行业应用：为建筑能源管理公司、房地产开发商、政府部门等提供数据支持，用于建筑能耗优化、节能减排策略制定等。
决策支持：支持建筑管理者进行能源使用决策，优化建筑运营成本，提高能源利用效率。
教育和培训：作为能源管理、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索建筑能耗与气象条件、建筑特征及运营活动之间的关系，帮助用户构建能耗预测模型，实现能源效率的提升和成本的降低。
