建筑能耗预测训练数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionTrainingDataset-ligasn
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源效率, 预测模型, 环境监测, 数据分析, 机器学习, 建筑物理, 室内环境
数据概述：
该数据集包含建筑环境参数与能耗数据，用于训练和评估建筑能耗预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了建筑环境的多种关键因素。
数据维度：数据集包含多个关键变量，如“Powierzchnia”（面积）、“Temperatura wewnetrzna”（室内温度）、“Stopien oszklenia”（玻璃窗户比例）、“Zadana temperatura”（设定温度）、“Orientacja”（朝向）、“Temperatura zewnetrzna”（室外温度）和“Ogrzewanie”（供暖能耗）。
数据格式：CSV格式，文件名为DaneTreningowecsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的建筑能耗研究项目或模拟，已进行结构化处理。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源效率优化和建筑环境模拟等研究。
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：适用于建筑物理学、能源工程和数据科学交叉领域的学术研究，如建筑能耗影响因素分析、能耗预测模型的构建与优化等。
行业应用：可以为建筑设计、物业管理和能源管理公司提供数据支持，尤其是在建筑节能改造、能源使用优化和智能楼宇管理等方面。
决策支持：支持建筑行业的决策制定，例如评估建筑设计方案的能效、优化建筑运营策略。
教育和培训：作为建筑能耗分析、机器学习和数据建模课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗的影响因素。
此数据集特别适合用于探索建筑环境因素与能耗之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化建筑的能源使用效率。
