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  1. TOOL · CL_58901 ·

    新的集成评分过滤改进能耗预测

    研究人员开发了一种名为集成评分过滤（EnSF）的新方法，以提高能耗预测的准确性，特别是在实时数据不完整或有噪声的情况下。该方法使用基于评分的扩散模型来校正预训练预测模型的预测。实验表明，与集成卡尔曼滤波器等传统方法相比，EnSF在长周期状态估计方面显著增强，尤其是在非线性观测场景下。