基于数字孪生的智能暖通空调系统控制方法数据

试验数据包括训练集测试集原始数据27个，4种强化学习算法绝对误差率实验数据，4种强化学习算法奖励值数据，11种预测算法的对比实验结果数据。 通过STAR-CCM+软件（运行环境14.02.012）搭建的模型库房一共有10个监测点，在房屋3的四角和中间均匀分布，库房空调系统设定为湿度：55%RH，温度：20℃，实验数据中包括一直开启恒温恒湿机，间隔一定时间吹入不同随机温湿度的变化值范围的干扰风，记录了整体的温湿度情况。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向基于数字孪生的智能暖通空调系统控制方法研究，包含4种强化学习算法与11种预测算法的对比实验数据（如绝对误差率、奖励值等），以及通过STAR-CCM+软件模拟的库房温湿度环境数据。实验设置10个监测点，在恒定温湿度（20°C、55%RH）下引入随机干扰风，记录了整体温湿度变化情况，为数字孪生与人工智能在暖通空调领域的应用提供数据支撑。