13-15能源消耗数据集、Tianchi数据集、第九届电工数学建模竞赛等

车价预测：数据集来自Kaggle

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

训练集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据和电场实际辐照度和电场发电功率。测试集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据，需要利用这些数据预测每个时间点的光伏发电功率。注意： 为了贴近实际应用，环境数据提供的是预测值，不是实测值，训练集中的电场实际辐照度和电场实际发电功率为脱敏后的实测值。 训练集和测试集的描述如下： 训练集有train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv, train_4.csv共4个文件，测试集有test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv,test_4.csv共4个文件，分别为电场1，电场2，电场3，电场4的训练集数据和测试集数据。 补充说明： 1.实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2.实发幅照度中的负值视为噪声数据。

自己稍微整理了常用的轨迹预测几个数据集的介绍

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主要内容：以上是实现空气质量与天气预测的数据集 适合人群：深度学习初学者 大家可以看深度学习实战6的案例，利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好．

数据集以 ZIP 格式上传。数据集包含数据集的 5 个变体，有关变种的详细信息和详细分析读取并引用研究论文 file/opensearch/documents/92841/Dataset.csv

生活用纸张强度预测数据集，train.csv 训练数据集，提供原纸的抽检样本检测数据，具体包含原纸的抗张强度数值（预测目标）、与原纸批次关联的质检过程数据（纤维形态数据）和前工序关键参数，该部分数据实际业务场景中以人工记录为主。 paper_machine_data.csv 纸机运行实时参数，用于模型训练时提取特征，可以通过时间信息和训练数据集进行关联

脑中风数据集，一共有3566条数据，10个字段，包含患者性别、年龄、症状、工作类别、居住类别、是否吸烟等详细数据。使用支持向量机、决策树、逻辑回归、随机森林模型，精度都可达0.95。 ================== 脑中风又名脑卒中，是颅内血管破裂或堵塞引起的脑组织坏死进而产生的一系列症状，包括脑出血、脑梗死等。若不及时治疗，患者可能会死亡；而即使治疗及时，患者也有可能会残疾。 近年来，慢性疾病如中风、缺血性心脏病、肺癌、慢性阻塞性肺病和肝癌大幅增加，已成为中国过早死亡的主要原因。中国已经成为全球中风发病风险最高的国家，其居民中风的风险率达到了39.3%。而导致中风的原因，基本和生活习惯有关，高血压、吸烟、饮酒、高钠摄入这些都是中风的危险因素。研究显示，目前中国仅有10%到20%的中风患者可在3小时内被送到医院，治疗时间越晚，患者脑部的损害就越大。 中国高中风死亡率的现状，提醒着社会应投入更多的防控措施。《中国脑卒中防治：进展与挑战》就指出，虽然在中国，中风的发病率和患病人数都远高于心脏病，但相关医疗资源的可及性和质量水平却在32个可防控疾病中排名倒数第二。因此，预防重于治疗。