• বর্ণনা :

স্মার্ট বিল্ডিং ডেটাসেট

জুডাহ গোল্ডফেডার এবং জন সিপলের "অফিস বিল্ডিংগুলিতে শক্তি এবং নির্গমনের অপ্টিমাইজ করার জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্টের অফলাইন প্রশিক্ষণের জন্য রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা এবং ক্যালিব্রেটেড সিমুলেশন স্যুট" কাগজের সাথে ডেটাসেট, 3টি বাণিজ্যিক অফিস বিল্ডিং থেকে 6 বছরের বিশদ টেলিমেট্রিক রিডআউট রয়েছে।

• কনফিগারেশন বিবরণ : বিল্ডিং sb1

• হোমপেজ : https://github.com/google/sbsim

• সোর্স কোড : tfds.datasets.smart_buildings.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ডেটাসেটের আকার : Unknown size

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): অজানা

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ): অনুপস্থিত।

• উদ্ধৃতি :

// TODO(smart_buildings_dataset): BibTeX citation

smart_buildings/sb1 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)