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1981-2019年全球逐日NEP模拟数据产品|生态模型数据集|气候变化数据集
收藏国家生态科学数据中心2024-03-04 收录
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本数据产品为1981-2019年逐日NEP数据，利用植被参数（叶面积指数、聚集度指数、地表覆盖）遥感数据、气象数据和大气CO2浓度等驱动日步长的机理性生态模型BEPS生成。覆盖全球有植被的陆地地区，空间分辨率为0.072727°×0.072727°，文件存储格式详见数据说明文档。
提供机构：
项目
创建时间：
2020-06-10
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
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TPTP
TPTP（Thousands of Problems for Theorem Provers）是一个包含大量逻辑问题的数据集，主要用于定理证明器的测试和评估。它包含了多种逻辑形式的问题，如一阶逻辑、高阶逻辑、命题逻辑等。
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
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Breast Cancer Dataset
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Chinese-Roleplay-Novel
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