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English(EN) A Controlled Visual-Backbone Benchmark for Multimodal Short-Term Solar Irradiance Forecasting

新基准测试比较用于太阳辐照度预报的视觉骨干

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文介绍了一个可控的基准测试，用于评估多模态短期太阳辐照度预报中的视觉骨干。该研究固定了整体预报流程，并分离出视觉骨干进行比较，测试了ConvNeXt、Swin Transformer和各种基于Mamba的架构等模型。在Folsom和NREL数据集上的结果表明，虽然所有评估的骨干都优于智能持久性方法，但VMamba Small和Swin Base等特定模型取得了具有竞争力的RMSE值，尽管在NREL分割上智能持久性方法仍然最强。 AI

影响 为比较人工智能驱动的预报应用中的视觉骨干提供了一种标准化方法。

排序理由 介绍新基准测试和模型评估的研究论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新基准测试比较用于太阳辐照度预报的视觉骨干

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Oshadha Samarakoon, Dushan Herath, Ishara Ranmandala, Dilshara Herath, Roshan Godaliyadda, Parakrama Ekanayake, Vijitha Herath ·

    面向多模态短期太阳辐照度预测的受控视觉骨干基准

    arXiv:2607.23633v1 Announce Type: cross Abstract: Sky-image irradiance studies often compare forecasting systems in which the image encoder, temporal model, fusion block, target definition, and training recipe all change together. We use a narrower protocol: the multimodal foreca…

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