《表1 数据集中的变量描述》

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《基于机器学习的住宅能耗预测》

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数据集包括来自无线网络的温度和湿度传感器的测量值、来自一个附近机场的气象数据和照明灯具等能耗的记录值，电能计量由m-bus能量计数器完成。数据集的时间跨度为137天（2016-01-11—2016-05-27），其中家电能耗是本次研究的目标，每隔10 min测量一次。数据集还记录了一种辅助计量负荷（照明能耗），它被证明是一种很好地预测房间入住率的因素[6]。无线传感器的温湿度记录时间间隔平均为10 min，并通过日期和时间与测量的能耗数据合并。数据集共有19 735组数据，包含27个变量（见表1）。本文所有数据分析都是在R[8]中完成的。