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Fabian Raisch
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神经网络方法估计用于MPC的RC热建筑模型参数
一篇新的研究论文介绍了一种“从头开始估计器”的方法，用于估计RC热建筑模型中的参数，这对于节能模型预测控制（MPC）至关重要。该方法将物理方程嵌入神经网络的训练过程中，以克服传统算法的局限性，例如局部最小值和高计算成本。一个增强版本“预训练估计器”通过在多栋建筑的数据上进行预训练，进一步提高了准确性并消除了对初始猜测的需求，在各种基准测试中展示了卓越的预测性能和更低、更一致的MPC成本。
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新的GenTL模型显著提高了建筑热力学预测能力
研究人员开发了GenTL，这是一种新颖的迁移学习模型，旨在提高建筑热力学预测的准确性。该模型使用来自450栋建筑的数据在长短期记忆网络上进行预训练，旨在消除为微调选择特定源建筑的需要。与传统的单源迁移学习方法相比，GenTL在144个目标建筑上的平均预测误差降低了42.1%。