Apr, 2024
评估面向水配水网络的数据驱动深度学习方法的大规模多用途基准数据集
Large-Scale Multipurpose Benchmark Datasets For Assessing Data-Driven Deep Learning Approaches For Water Distribution Networks
Andres Tello, Huy Truong, Alexander Lazovik, Victoria Degeler
TL;DR为了评估数据驱动的深度学习方法，研究人员目前只能使用极少数通用基准数据集，大部分的研究提供的是配置文件而不是可直接使用的数据，因此每个实践者仍然需要遵循特定的数据生成方法，进行计算密集型的仿真以获取可用于模型训练和评估的数据。本论文提供了一系列包含多个小型和中型公开可用的水配网数据集，其中包括 Anytown、Modena、Balerma、C-Town、D-Town、L-Town、Ky1、Ky6、Ky8 和 Ky13。共提供 1394400 小时正常工况下的水配网数据，供学术界使用。