arXiv cs.LG· Yixuan Liang·· 29 天前AI 评分32
美国建筑电表数据 AI 需求预测的验证数据接入管道：设计、受控评估与负结果修正
Validated Data Onboarding for AI Demand Forecasting on U.S. Building Meter Data: Design, Controlled Evaluation, and a Corrected Negative Result
AI 导读
研究提出一种用于建筑用电 AI 需求预测的数据接入管道，可在模型训练前检测并修复电表数据缺陷，保护 24 小时提前预测。在公开 Building Data Genome 2 数据集测试中，0.10% 的训练缺陷使梯度提升预测器误差上升 86%，修复后 MASE 从 1.415 降至 0.729 并追平清洁数据基线，同时保留 93% 的训练目标。
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