fully black-box neural network

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。