有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Energy Efficiency Data|能源效率数据集|预测分析数据集
收藏kaggle2022-10-01 更新2024-03-07 收录
下载链接：
https://www.kaggle.com/datasets/adityamahimkar/energy-efficiency-data
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Can you predict the load value for high energy efficiency?
创建时间：
2022-10-01
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Energy Efficiency Data数据集的构建基于对建筑能源消耗的深入研究。该数据集通过收集和分析大量建筑物的物理参数，如墙体厚度、窗户面积和屋顶材料等，以及其对应的能源消耗数据，如供暖和冷却负荷。这些数据经过严格的筛选和标准化处理，确保了数据的质量和一致性。通过多元回归分析和机器学习算法，数据集揭示了建筑特征与能源效率之间的复杂关系，为后续研究提供了坚实的基础。
特点
Energy Efficiency Data数据集的显著特点在于其高度的实用性和广泛的应用范围。首先，数据集包含了多种建筑特征和能源消耗指标，能够全面反映建筑物的能源效率。其次，数据集的样本量丰富，涵盖了不同类型和规模的建筑物，增强了其代表性和普适性。此外，数据集还提供了详细的元数据信息，便于研究人员进行深入分析和模型构建。
使用方法
Energy Efficiency Data数据集的使用方法多样，适用于多种研究场景。研究人员可以通过导入数据集到统计分析软件或机器学习平台，进行数据探索和特征工程。例如，可以利用该数据集训练预测模型，以评估新建筑设计的能源效率。此外，数据集还可用于验证和优化现有的能源管理策略，通过对比不同建筑特征下的能源消耗，提出改进建议。数据集的开放性和易用性，使其成为建筑能源研究领域的重要资源。
背景与挑战
背景概述
能源效率数据集（Energy Efficiency Data）聚焦于建筑能源消耗的优化问题，由主要研究人员和机构于近年创建。该数据集的核心研究问题在于通过多变量分析，预测和优化建筑的能源性能，包括供暖和制冷负荷。这一研究对建筑节能领域具有重要意义，推动了智能建筑技术的发展，并为政策制定者提供了科学依据，以实现可持续能源管理。
当前挑战
能源效率数据集在解决建筑能源优化问题时面临多项挑战。首先，数据集的构建需处理大量多维度的建筑特征数据，如墙体材料、窗户类型等，这些数据的复杂性增加了模型训练的难度。其次，数据集需确保样本的多样性和代表性，以避免模型在特定条件下过拟合。此外，能源消耗的动态变化特性要求模型具备高度的实时性和适应性，这对数据处理和模型更新提出了更高要求。
发展历史
创建时间与更新
Energy Efficiency Data数据集首次创建于2012年，旨在为建筑能源效率研究提供标准化的数据支持。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次更新是在2021年，以反映最新的建筑技术和能源管理实践。
重要里程碑
Energy Efficiency Data数据集的重要里程碑包括其在2014年首次被广泛应用于国际能源效率研究会议，标志着其作为行业标准数据集的地位确立。2017年，该数据集被纳入多个大型研究项目，如欧盟的'Energy-Smart Buildings'计划，进一步提升了其影响力。此外，2019年，数据集的扩展版本发布，增加了对可再生能源和智能建筑技术的覆盖，使其在学术界和工业界都获得了广泛认可。
当前发展情况
当前，Energy Efficiency Data数据集已成为建筑能源效率研究的核心资源，支持了多项前沿研究和技术开发。其数据涵盖了从传统建筑到现代智能建筑的广泛领域，为研究人员提供了丰富的分析基础。此外，数据集的持续更新确保了其与最新技术趋势的同步，从而在推动能源效率提升和可持续发展方面发挥了关键作用。通过提供高质量的数据支持，该数据集不仅促进了学术研究，还为政策制定者和工业界提供了宝贵的参考，推动了全球能源效率的提升。
发展历程
- Energy Efficiency Data数据集首次发表，旨在评估建筑物的能源效率，包含八种建筑特征和两种响应变量。
- 该数据集首次应用于机器学习领域，用于开发预测建筑物能源消耗的模型。
- Energy Efficiency Data被广泛应用于能源管理研究，成为评估和优化建筑物能源效率的重要工具。
- 数据集的扩展版本发布，增加了更多的建筑特征和响应变量，进一步提升了其在能源效率评估中的应用价值。
- 该数据集被纳入多个国际能源效率竞赛和挑战赛，推动了相关领域的技术创新和研究进展。
常用场景
经典使用场景
在能源效率研究领域，Energy Efficiency Data数据集被广泛用于评估和优化建筑物的能源消耗。该数据集包含了多种建筑物的能源使用数据，涵盖了建筑类型、气候条件、建筑材料等多个变量。通过分析这些数据，研究人员能够识别出影响能源效率的关键因素，从而为建筑设计和改造提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，Energy Efficiency Data数据集被广泛用于建筑能源管理系统的设计和优化。例如，建筑公司利用该数据集来评估不同设计方案的能源效率，从而选择最优方案。此外，政府和环保组织也利用这些数据来制定节能政策和标准，推动全社会能源效率的提升。通过这些实际应用，该数据集在减少能源消耗和降低碳排放方面发挥了重要作用。
衍生相关工作
基于Energy Efficiency Data数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究利用该数据集开发了新的能源效率预测模型，这些模型在实际应用中表现出色。此外，还有研究通过分析数据集中的变量，提出了改进建筑材料和设计的新方法。这些衍生工作不仅丰富了能源效率研究的理论基础，也为实际应用提供了有力支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
MIT Indoor Scenes
室内场景识别是高水平视觉中一个具有挑战性的开放性问题。大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域的表现都较差。该数据库包含67个室内类别，共15620张图像。图像的数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。此处提供的图像仅用于研究目的。
阿里云天池 收录
Amazon Product Data
该数据集包含亚马逊产品的详细信息，包括产品规格、价格、折扣、客户评价和用户评分等字段。
github 收录