建筑能耗预测公开数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionDataset-mreskandarinasab
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源效率, 时序分析, 气象数据, 机器学习, 建筑物特征, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国各地建筑物的能耗和气象数据，旨在用于建筑能耗预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2018年。
地理范围：数据覆盖美国多个地区的建筑物。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要数据项包括：
building_metadata.csv：建筑物的基本信息，如建筑物ID、主要用途、建筑面积、建成年份等。
train.csv：训练集，包含建筑物ID、能源类型（电、冷水、热水等）、时间戳和能源消耗量（meter_reading）。
test.csv：测试集，与训练集结构相似，用于预测。
weather_train.csv和weather_test.csv：训练集和测试集对应的气象数据，包括站点ID、时间戳、气温、云量、露点温度、降水深度、海平面气压、风向和风速等。
sample_submission.csv：提交格式示例，包含预测结果的行ID和能耗预测值。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的能源预测竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源管理、建筑物能源效率分析和节能策略研究。
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：适用于建筑能耗预测、能源效率评估、气候变化对建筑能耗影响等方面的学术研究。
行业应用：为建筑行业提供数据支持，特别是在建筑设计优化、能源管理系统开发、智能建筑管理等领域。
决策支持：支持政府部门和企业制定节能减排政策、优化能源使用策略。
教育和培训：作为能源管理、数据科学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗分析。
此数据集特别适合用于探索建筑物的能耗模式，建立预测模型，优化能源使用效率，并支持可持续建筑设计和管理。
