温度预测训练数据

本数据集包含数千条TPU性能监控数据，经清洗及特征工程，衍生出能效比、延迟乘积等特征，以TPU温度作为回归预测目标。数据按8:1:1划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于监督学习模型训练。对外部企业而言，本数据可用于训练温度预测模型，帮助数据中心提前感知升温趋势，主动触发散热或降频策略，避免过热宕机，保障硬件长期稳定运行。此外，本数据集可为机器学习模型提供高质量训练数据，用于训练热失控预警模型、智能温控模型等，具有重要的行业应用价值。本数据集具有独立性：通过自主设计衍生特征，独立抽取、清洗、重索引。必要性：温度变化滞后于负载，直接监测往往来不及响应；本数据集提供可提前预测的特征，是TPU热管理训练任务的基础。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该温度预测训练数据集主要包含历史时间序列的温度观测数据，可用于构建和训练机器学习模型以实现对未来温度的精准预测。数据通常涵盖多个气象要素（如最高温、最低温、平均温）及时间戳，适用于回归分析、时序建模等任务。该数据集为气象研究、能源管理及农业规划等领域提供了基础数据支撑。