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机器学习模型在住宅能源数据有限时准确性下降
一项新近发表在arXiv上的研究比较了各种机器学习模型在使用有限输入数据估算住宅能源消耗方面的有效性。研究人员发现，虽然CatBoost等模型在使用全套特征时取得了高精度（ResStock的R2=0.90，RECS的R2=0.73），但在仅限于十个易于获取的输入时，性能显著趋同（RECS的R2=0.61，ResStock的R2=0.62）。然而，对于更同质化的房屋群体，减少输入的模型显示出更高的准确性，这表明尽管存在数据限制，有针对性…
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新数据集RESCAST-100K助力跨领域住宅能源预测
研究人员推出了RESCAST-100K，这是一个大规模数据集，旨在改进住宅能源负荷和室内温度的跨领域预测。该数据集使用EnergyPlus模拟生成，涵盖约10万户美国家庭，包含详细的时间序列数据和建筑协变量。它还集成了五个真实世界的数据集，以促进模拟到现实的评估，旨在推进机器学习在家庭和电网规模能源管理中的应用。