• Descripción :

Conjunto de datos de edificios inteligentes

Conjunto de datos que acompaña al documento "Suite de simulación calibrada y datos del mundo real para la capacitación fuera de línea de agentes de aprendizaje por refuerzo para optimizar la energía y las emisiones en edificios de oficinas" de Judah Goldfeder y John Sipple, que contiene 6 años de lecturas telemétricas detalladas de 3 edificios de oficinas comerciales.

• Descripción de la configuración : Construyendo sb1

• Página de inicio : https://github.com/google/sbsim

• Código fuente : tfds.datasets.smart_buildings.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : Unknown size

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Desconocido

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'action': FeaturesDict({
        'request': FeaturesDict({
            'singleActionRequests': Sequence({
                'continuousValue': Scalar(shape=(), dtype=float32),
                'deviceId': Text(shape=(), dtype=string),
                'setpointName': Text(shape=(), dtype=string),
            }),
            'timestamp': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'singleActionResponses': Sequence({
            'additionalInfo': Text(shape=(), dtype=string),
            'request': FeaturesDict({
                'continuousValue': Scalar(shape=(), dtype=float32),
                'deviceId': Text(shape=(), dtype=string),
                'setpointName': Text(shape=(), dtype=string),
            }),
            'responseType': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'timestamp': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'observation': FeaturesDict({
        'request': FeaturesDict({
            'singleObservationRequests': Sequence({
                'deviceId': Text(shape=(), dtype=string),
                'measurementName': Text(shape=(), dtype=string),
            }),
            'timestamp': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'singleObservationResponses': Sequence({
            'continuousValue': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'observationValid': Text(shape=(), dtype=string),
            'singleObservationRequest': FeaturesDict({
                'deviceId': Text(shape=(), dtype=string),
                'measurementName': Text(shape=(), dtype=string),
            }),
            'timestamp': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'timestamp': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'reward': FeaturesDict({
        'agentRewardValue': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'carbonEmissionWeight': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'carbonEmitted': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'electricityEnergyCost': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'endTimestamp': Text(shape=(), dtype=string),
        'energyCostWeight': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'naturalGasEnergyCost': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'normalizedCarbonEmission': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'normalizedEnergyCost': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'normalizedProductivityRegret': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'personProductivity': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'productivityRegret': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'productivityReward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'productivityWeight': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'rewardScale': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'startTimestamp': Text(shape=(), dtype=string),
        'totalOccupancy': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.

• Cita :

// TODO(smart_buildings_dataset): BibTeX citation

smart_buildings/sb1 (configuración predeterminada)