没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
大数据
Hadoop
家庭能耗数据
家庭能耗数据
共1个文件
txt:1个
4星
· 超过85%的资源
需积分: 50
72 下载量
82 浏览量
2018-04-28
08:25:32
上传
评论
7
收藏
19.68MB
ZIP
举报
温馨提示
立即下载
包含多个家庭的用个数据,数据包含多种电器,适合做数据挖掘的人使用
资源推荐
资源详情
资源评论
电气数据-家庭用电预测.csv
浏览:123
5星 · 资源好评率100%
10万条数据。家庭用电数据。有功、无功、电压、电流等数据。用于电力居民负荷预测
用电量数据集资料.zip
浏览:51
5星 · 资源好评率100%
详细介绍:https://blog.csdn.net/m0_65541699/article/details/125144533
家庭内部电力消耗的测量:此分配使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据,该存储库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是,我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”:数据集:电力消耗[20Mb]描述:测量一个家庭中一个家庭的电力消耗-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下说明来自UCI网站:日期:格式为ddmmyyyy的日期时间:格式为hh ss的时间Global_active_power:家庭全球分钟平均有功功率(以千瓦为单位)Global_re
浏览:80
家用电耗的测量 该分配使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据,该库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是,我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”:数据集:电力消耗[20Mb]描述:测量一个家庭中一个家庭的电力消耗-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下描述来自UCI网站:日期:日期格式为dd / mm / yyyy时间:时间格式为h
基于springboot的家庭能耗数据管理系统论文.doc
浏览:42
基于springboot的家庭能耗数据管理系统论文
Pecan Street社区内含多个家庭智能电表,电器设备的能耗监测数据
浏览:84
5星 · 资源好评率100%
Pecan Street社区内含多个家庭智能电表,电器设备的能耗监测数据,可用于负荷预测,能量管理,非侵入式负荷辨识,以及家庭能量优化调度等目标。数据真实全部来自于Pecan Street社区,可直接使用。
用电量数据分享用电量数据分享
浏览:200
5星 · 资源好评率100%
用电量数据分享
家庭用电预测-数据集
浏览:108
家庭用电预测
用户用电量数据data.rar
浏览:83
4星 · 用户满意度95%
python数据分析与应用大作业,对用户用电量数据进行数据处理,对应文章《作业3(大作业)...》练习题数据
电网数据Gephi数据集
浏览:107
4星 · 用户满意度95%
电网数据Gephi数据集涵盖美洲大部分电网数据,可以直接导入运行
能耗数据自查报告.docx
浏览:35
能耗数据自查报告.docx
能耗数据,约五年的能耗数据
浏览:83
采样周期15min,12月份整月的能耗数据,部分如下 addtagdata.txt中的:MT_001:0;MT_002:5;MT_003:0;MT_004:30;MT_005:15;...MT_365:6;MT_366:1;MT_367:134;MT_368:10;MT_369:159;MT_370:3837; data.log中为原始数据根据需求自己处理
数据驱动的能耗估算模型
浏览:112
数据驱动的能耗估算模型
2021年能耗数据自查报告.docx
浏览:104
2021年能耗数据自查报告.docx
能耗管理系统的数据分类.pdf
浏览:192
。。。
家庭用电分析与预测
浏览:101
Analysis of Household Energy Consumption of Lighting and Electric_Appliances and Presictions for 2020
智能家居能耗优化.md
浏览:121
开发一个智能家居系统,监控家庭电器的用电情况,利用机器学习算法预测能耗峰值并自动调整设备运行模式,以实现能源的智能优化管理。
energy-time-series-ENS:根据时间数据预测家庭用电量
浏览:163
能量时间序列 这是我在Ecole Polytechnique(MSc Data Science,2019-2020)上的机器学习(II)课程的最后一个项目。 目的是训练一种算法来代替过于侵入和过于昂贵的常规房屋能耗监测系统。 这一挑战被称为NILM(非侵入式负载监视)或NIALM(非侵入式设备负载监视)。 挑战的目的是根据时间数据预测专用于4种电器(洗衣机,电冰箱,电视,水壶)的一个家庭的用电量
电力系统数据库
浏览:94
电力系统数据库
1990-2020年全国、省、市发电量用电量数据,包含煤炭行业数据集.rar
浏览:11
5星 · 资源好评率100%
2010-2020全国用电量 .xlsx 全国地级市工业用电量2003-2016 .xlsx 分省份+发电量+累计值(月)+1990-2020年 .xlsx 分省份+用电量+累计值(月)+1990-2020年 .xlsx 煤炭行业数据库 .xlsx
List-of-energy-consumption-articles:家庭能源消耗的各种来源清单
浏览:36
能耗文章列表 家庭能源消耗的各种来源清单 研究文章 家庭能源使用的可预测性 研究以下监督学习技术性能的文章: 最近邻 (5NN) 朴素贝叶斯预测器(贝叶斯) 支持向量机 (SVM) 自回归和移动平均模型 Outtakes: “我们表明,简单的基于统计的算法与复杂的机器学习算法和基于时间序列的预测器一样有效。这些简单的算法可以大大减少对家庭进行大规模预测分析的计算需求能源数据。我们还表明,
伦敦智能电表数据聚类.zip
浏览:184
5星 · 资源好评率100%
该项目使用不同的聚类算法和距离度量实现智能电表数据集的时间序列聚类原型,以更好地了解智能电表在不同集群之间的分布。
NYC Government Building Energy Usage 纽约市政府建筑能耗-数据集
浏览:111
该数据包含DCAS当时管理的每座建筑物的名称,地址,位置和2015年财务周期能耗的信息。 DCAS_Managed_Building_Energy_Usage.csv
能耗管理系统的数据分类.docx
浏览:59
。。。
大数据时代的地铁能耗管理平台.pptx
浏览:137
大数据时代的地铁能耗管理平台.pptx
基于数据的建筑能耗分析与建模 (2010年)
浏览:159
对建筑能耗数据进行深人分析,提出了建立建筑电力能耗模型的方法。首先对建筑能耗进行了分项计量,统计了建筑逐时照明能耗数据,办公设备能耗数据以及办公人数,同时调查了建筑管理控制方式。经过分析可知,办公设备能耗数据与办公人数线性相关,而照明能耗数据与办公人数以及太阳辐射强度相关,但为非线性关系。根据不同类型数据的特点,分别建立了线性回归模型以及决策树模型。该模型可以预测建筑能耗并评估建筑管理方式对能耗的
云数据管理系统能耗基准测试与分析
浏览:78
云数据管理系统能耗基准测试与分析 计算机学报 2013
建筑能耗数据采集器管理软件用户手册
浏览:18
5星 · 资源好评率100%
建筑能耗数据采集器管理软件用户手册.pdf
WNC建筑能耗数据采集平台相关文档
浏览:29
3星 · 编辑精心推荐
WNC建筑能耗数据采集平台相关文档
Analysis_of_Smart_meter_London:伦敦的智能电表读数分析
浏览:141
Analysis_of_Smart_meter_readings_in_London 概述: 该分析的目的是了解伦敦的能源消耗模式。 该数据集包含5566户伦敦家庭及其2011年11月至2014年2月之间的能源消耗。每半小时读取一次每个家庭的读数。 英国的家庭已被划分为CACI ACORN(居住区分类)类别,这是英国人口的地理人口细分。 有6个此类。 这6个类别中的每一个都进一步分为几组,共18
收起资源包目录
household_power_consumption (1).zip
(1个子文件)
household_power_consumption.txt
126.8MB
共 1 条
1
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
__^2
2021-11-19
很好一天有1440个点
头晕的水
2019-05-19
数据量很大
qq_41937412
粉丝: 2
资源:
13
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
11111111111111111111111
毕业设计 - 基于PyQt5和SMTP协议实现邮件发送程序(python)
毕业设计怎么做.pptx
毕业设计-基于Socket通信PyQt5仿QQ聊天系统设计(python)
test_experiment.pro
毕业设计 - 基于知识图谱的电影推荐系统(python)
MyS7.cs 西门子S7协议
软件测试知识全解析.pptx
人工智能简介PPT.pdf
施工现场平面布置图cad可编辑(word文档良心出品).doc
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功