能源时间序列预测数据集EnergyTimeSeriesPredictionDataset-mengyuanlee
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 能源预测, 电力负荷, 工业数据, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 时序建模
数据概述：
该数据集包含来自工业领域的能源消耗数据，记录了多个能源指标随时间的变化情况，适用于能源消耗预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年7月1日至2018年12月31日。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但数据来源于工业场景。
数据维度：数据集包括“date”（日期时间）以及多个能源相关的指标，如HUFL, HULL, MUFL, MULL, LUFL, LULL, OT等，具体含义需结合领域知识理解。
数据格式：CSV格式，文件名为ETTh1.csv，便于时间序列分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列预测、能源消耗建模和数据分析。
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：适用于能源消耗预测、负荷预测等方面的学术研究，例如时间序列预测模型的性能评估、不同特征对预测结果的影响分析等。
行业应用：可以为能源行业提供数据支持，尤其是在电力负荷预测、能源供应优化、需求侧管理等方面。
决策支持：支持能源管理部门的决策制定，例如优化能源分配、制定能源采购策略等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、深度学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列分析方法。
此数据集特别适合用于探索能源消耗的时间模式和趋势，帮助用户实现能源消耗的精准预测，优化能源管理策略。
