太阳辐射强度预测数据集SolarRadiationPredictionDataset-radadiyamohit
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳辐射, 气象预测, 能源分析, 时间序列, 机器学习, 环境科学, 光伏发电, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自特定地区的气象观测数据，记录了太阳辐射强度及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了2016年12月至2017年12月。
地理范围：数据来源未明确标注，但从时间与气象要素推测，可能来自北半球温带地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括时间戳（UNIXTime、Data、Time）、太阳辐射强度（Radiation，仅存在于训练集）、气象要素（Temperature、Pressure、Humidity、WindDirection(Degrees)、Speed）以及日出日落时间（TimeSunRise、TimeSunSet）。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为TRAIN.csv（训练集）、TEST.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理。
该数据集适合用于太阳辐射强度预测、气象数据分析和能源系统建模等领域。
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：适用于气象学、环境科学、能源工程等领域的学术研究，如太阳辐射预测模型构建、气象要素与辐射强度关系分析等。
行业应用：可以为光伏发电、太阳能热利用等行业提供数据支持，特别是在发电量预测、能源系统优化等方面。
决策支持：支持能源规划、电网调度等领域的决策制定，提升能源系统的稳定性和效率。
教育和培训：作为气象数据分析、时间序列预测、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解太阳辐射预测。
此数据集特别适合用于探索太阳辐射强度与气象要素之间的关系，以及构建预测模型，从而实现对太阳辐射强度的精准预测，为能源行业提供数据支持。
