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  1. RESEARCH · CL_72567 ·

    新框架在数据有限的情况下提升燃气轮机排放预测能力

    研究人员开发了一个信任感知的概率框架,以改进燃气轮机机队的排放预测,尤其是在标记数据稀缺的情况下。该系统结合了多个机器学习模型,并进行置信度估计和不确定性量化,为未标记涡轮机的预测生成可靠性分数。这种方法显著降低了预测误差,最高置信度预测的平均绝对误差大幅下降,表明其在更值得信赖的工业部署方面的潜力。