Data Structure ?
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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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コンテキスト 低エネルギー建物における家電のエネルギー使用量の回帰モデルを作成するために使用された実験データ。 コンテンツ このデータセットは約4.5ヶ月間、10分間隔で収集されたものです。家の温度と湿度の状況はZigBee無線センサーネットワークで監視されました。各無線ノードは約3.3分ごとに温度と湿度の状況を送信しました。その後、無線データは10分間隔で平均化されました。エネルギーデータはm-busエネルギーメーターで10分ごとに記録されました。最寄りの空港気象局（ベルギーのシエヴル空港）の気象データは、Reliable Prognosis（rp5.ru）の公開データセットからダウンロードされ、日付と時刻の列を使用して実験データセットと統合されました。回帰モデルをテストし、非予測属性（パラメーター）をフィルタリングするために、データセットに2つのランダム変数が含まれています。 謝辞 ルイス・カンダネド、luismiguel.candanedoibarra '@' umons.ac.be、モンス大学（UMONS） ルイス・M・カンダネド、ヴェロニーク・フェルドハイム、ドミニク・デラマイ、低エネルギー住宅における家電のエネルギー使用量のデータ駆動型予測モデル、エネルギーと建物、第140巻、2017年4月1日、81 - 97頁、ISSN 0378 - 7788、[ウェブリンク] 啓発 使用されたデータには、無線ネットワークの温度と湿度センサーの測定値、近くの空港局の気象データ、および記録された照明器具のエネルギー使用量が含まれています。非予測パラメーターを削除するためのデータフィルタリングと特徴ランキングは、このデータにおいて重要な役割を果たします。このデータセットに基づいて、さまざまな統計モデルを開発することができます。 ハイライト： このデータセットの内容は、低エネルギー住宅における家電のエネルギー消費量予測です。 近くの局の気象データを使用すると、予測精度が向上することがわかりました。 気圧、気温、および風速は、予測において重要なパラメーターです。 温度と湿度を測定する無線センサーネットワーク（WSN）のデータを使用すると、予測精度が向上します。 WSNのデータの中で、キッチン、洗濯室、およびリビングルームのデータが重要度のランキングで上位にランクされています。
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