智能建筑系统数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：智能建筑,环境监测,物联网,传感器网络,时间序列分析,机器学习,聚类分析
数据概述：
本数据集来自美国加州大学伯克利分校Sutardja Dai Hall的智能建筑系统，涵盖了4层楼内51个房间的环境监测数据。数据由255个传感器采集，记录了2013年8月23日至8月31日一周内的室内环境参数。具体包括二氧化碳浓度、空气湿度、温度、光照强度和被动红外传感器（PIR）数据。其中，PIR传感器每10秒采样一次，用于检测房间占用状态；其余传感器每5秒采样一次。数据文件包含Unix时间戳和传感器读数，为研究建筑环境和优化能源管理提供了可靠依据。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括但不限于：
1. 支持监督学习任务（如分类和回归），用于预测室内环境参数或检测异常状态。
2. 适用于无监督学习任务（如聚类分析），用于识别不同房间的环境模式或时间序列特征。
3. 用于物联网和传感器网络研究，探索多传感器融合和数据处理方法。
4. 适用于时间序列分析，研究室内环境的变化规律及其与建筑结构或使用行为的关系。
5. 可用于优化建筑能源管理，通过分析数据识别能耗模式，从而制定节能减排策略。
此外，数据集还为学术研究和工业应用提供了高质量的实验基础，适合用于机器学习算法的开发和验证。
