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  1. TOOL · CL_197974 ·

    联邦学习框架增强了可再生能源损失的参数化保险

    研究人员开发了一个联邦学习框架,用于设计可再生能源生产损失的参数化保险指数。该方法允许生产者使用私有数据和Tweedie广义线性模型在本地对其损失进行建模,同时通过联邦优化学习全局指数,而无需共享原始观测数据。该框架能够适应方差和链接函数的变异性,并为次指数协变量分布提供了理论保证。在德国太阳能农场的实验表明,与传统的基于近似的聚合方法相比,FedAvg、FedProx和FedOpt等联邦学习方法在速度和计算可行性方面都显著更快,特别…