智能温室环境数据预测数据集IntelligentGreenhouseEnvironmentDataPrediction-jincheollee

数据来源：互联网公开数据

标签：温室环境, 数据预测, 传感器数据, 时间序列分析, 机器学习, 气候控制, 农业科技, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自智能温室环境的传感器数据，记录了温室内部环境和控制系统的运行状态，用于预测温室环境参数。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从文件名结构推测为多个独立的时间序列。地理范围：数据来源于智能温室，未限定具体地理位置。数据维度：数据集包括“时间”和多个环境参数，如：内部温度、湿度、CO2浓度、EC值，外部温度、湿度，以及控制系统状态，如：泵、风扇、LED灯、空调、加热器等。数据格式：CSV格式，数据按CASE编号组织，包含train_input, train_target, test_input, test_target, 和 sample_submission五个子文件夹，便于时间序列分析和预测任务。来源信息：数据来源于温室环境监测系统，已进行初步的结构化处理。该数据集适合用于温室环境参数预测、控制系统优化和农业生产管理相关研究。

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：适用于时间序列分析、机器学习、深度学习等领域的研究，如温室环境预测模型构建、控制策略优化等。行业应用：为农业科技公司、温室种植企业提供数据支持，尤其在智能温室控制、环境监测、作物生长预测等方面具备实用性。决策支持：支持农业生产决策，如优化灌溉、光照、温度控制，提高作物产量和质量。教育和培训：作为数据科学、机器学习和农业工程等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解温室环境数据分析。此数据集特别适合用于探索温室环境参数的变化规律，建立预测模型，优化温室控制策略，从而提高农业生产效率和可持续性。