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Shadmehr Zaregarizi
Shadmehr Zaregarizi
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AI框架通过迁移学习增强跨建筑能源预测能力
研究人员开发了一种新的迁移学习框架，用于不同建筑之间的能源预测，并利用了时间融合Transformer (TFT)。该方法旨在通过最少的目标域数据需求和可靠的不确定性估计，提高区域级能源管理的可扩展性和鲁棒性。该框架表现强劲，其中一种特定的微调策略优于完全模型重新训练，而蒙特卡洛Dropout则能有效估计预测区间。
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新的PIRS方法通过物理信息奖励增强建筑能源管理
研究人员开发了PIRS（Physics-Informed Reward Shaping，物理信息奖励塑造），一种用于通过深度强化学习优化建筑能源管理的新颖方法。PIRS用ISO 7730预测平均投票（PMV）公式取代了临时的舒适度代理，将舒适度信号建立在已建立的物理学基础上。这种方法增强了奖励的可解释性，并提供了一个符合标准的舒适度代理，而无需更改学习管道的其他组件。在CityLearn v2.1.2中的评估表明，PIRS在成本、碳排…
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自适应水库计算框架改进混沌系统预测
研究人员开发了一个自适应水库计算框架，旨在改进混沌系统的预测。这种新方法根据特定的评估场景定制回声状态网络的训练和预测方法，以应对噪声和数据有限等挑战。该框架在 CTF-4-Science Lorenz 基准测试中取得了 74.91 分，证明了其在复杂建模任务中的有效性和计算效率。