文件名称：nyserda-proptech-challenge:参加NYSERDA Proptech数据挑战赛
文件大小：34KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-11 01:55:21
Python
nyserda-proptech的挑战 参加 问题陈述 在8/31/20的24小时内，每15分钟间隔的所有18个租户用量表的预测消耗量是多少（1728个预测）？ 建筑范围内的占用率和房客消费之间的相关性如何？ 您的模型的平均绝对误差是多少？ 哪些功能/预测器对确定能效最重要？ 最节能的占用水平占提供的最大占用量的百分比（即2/10/20的占用量）是多少？ 您的模型还能得出什么结论（如果有的话）？ 能源效率最高，占用率最大降低。 即使是建筑物中的几个租户，也会大大增加能耗，这表明需要在建筑工程师和租户之间进行协调。 如果建筑工程师知道地板已被占用，他们可以通过选择关闭设备来提高效率。 您还需要什么其他信息来改善您的模型？ 对应于每个楼层的占用率将非常有用，因为该数据可以直接链接到该楼层/区域的仪表。 另一个有用的信息是租赁义务，即建筑物必须在舒适温度范围内的时间。 这将有助于
【文件预览】：
nyserda-proptech-challenge-master
----.flake8(553B)
----.gitignore(2KB)
----README.md(2KB)
----Pipfile.lock(37KB)
----.pre-commit-config.yaml(498B)
----LICENSE(1KB)
----.gitattributes(85B)
----Pipfile(336B)
----src()
--------question_one.py(2KB)
--------question_four.py(2KB)
--------question_two.py(512B)
--------question_three.py(1KB)
--------constants.py(2KB)
--------question_five.py(446B)
--------__init__.py(0B)
--------modeling.py(15KB)
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--------parsing.py(1KB)
----data()
--------raw()
--------csvs()