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Neural Process
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新型神经过程模型提升住宅负荷预测能力
研究人员开发了一种新的行为条件注意力神经过程(ANP)框架,用于住宅环境中的短期负荷预测。该模型将推断出的行为结构直接嵌入预测机制,使其能够适应异构的家庭需求和日常习惯。在智能电网、智慧城市(SGSC)数据集上的实验表明,与无标签的ANP基线相比,所提出的ANP变体在平均绝对误差(MAE)和连续排名概率得分(CRPS)方面有所提高,尤其是在上下文有限的情况下。
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神经过程方法通过嘈杂的气象站数据增强降雨量估计
研究人员开发了一种名为DropsToGrid的新方法,通过整合稀疏气象站和雷达数据来估计高分辨率降雨量。这种基于神经过程的方法解决了现有方法的局限性,如噪声、数据倾斜和时空融合不佳等问题。该模型能够生成具有不确定性量化的连续降雨量估计,即使在气象站数据有限的情况下,其性能也优于当前的操作基线和深度学习基线。