房间占用估计数据集RoomOccupancyEstimationDataset-abimon04alex
数据来源：互联网公开数据
标签：房间占用，数据集，传感器数据，环境监测，物联网，机器学习，智能建筑，数据分析
数据概述：该数据集包含来自多个传感器的房间占用情况数据，记录了房间内的温度，湿度，光照强度，二氧化碳浓度和人体红外传感器的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据涵盖的区域为一个未具体说明的室内房间。
数据维度：数据集包括温度（°C），相对湿度（%），光照强度（lux），二氧化碳浓度（ppm）和人体红外传感器的状态（1表示有人，0表示无人）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来自比利时蒙斯大学，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于环境监测，物联网，智能建筑和机器学习等领域，特别是在房间占用估计，室内环境监控和智能建筑控制等方面具有重要价值。
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：适用于房间占用估计，室内环境监测等研究，如传感器数据融合，环境变化分析等。
行业应用：可以为智能建筑，酒店管理等行业提供数据支持，特别是在房间占用检测，能源管理等方面。
决策支持：支持房间占用情况的实时监测和数据分析，帮助相关领域制定更好的能源管理和空间利用策略。
教育和培训：作为物联网和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据采集与处理技术。
此数据集特别适合用于探索房间占用估计的规律与趋势，帮助用户实现房间占用情况的准确监测和预测，提高能源利用效率和空间管理能力。
