Neural Ordinary Differential Equations for Grey-Box Modelling of Lithium-Ion Batteries on the Basis of an Equivalent Circuit Model
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新框架使用Langevin方程和NODE预测非平稳电力价格
研究人员开发了一个新的预测框架，该框架结合了N维Langevin方程和神经常微分方程（NODE）。该方法旨在模拟和预测非平稳电力价格时间序列，这在电力市场中很常见，但常被现有平稳技术忽略。Langevin方程捕捉平稳条件下的细微细节，而NODE学习和预测差异，从而重建Langevin方程无法处理的非平稳分量。该框架使用西班牙电力日前市场进行了测试，证明了其在处理平稳和非平稳价格行为方面的有效性。
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PINN-Cast transformer使用神经ODE和物理损失进行天气预报
研究人员开发了PINN-Cast，一种用于短期天气预报的新型连续深度Transformer模型。该模型在其编码器块中集成了神经常微分方程（Neural ODEs），以更好地捕捉平滑的潜在动态，超越了离散层更新。此外，PINN-Cast还包含一个物理信息训练目标，以确保预报作为软约束遵守物理原理。评估显示，与标准的离散Transformer和现有的连续时间变体相比，其性能有所提高。