用于大学建筑日前电力预测的机器学习与时间序列基础模型

英文标题：Machine Learning and Time-Series Foundation Models for Day-Ahead Electricity Forecasting in a University Building

这篇论文研究如何利用机器学习和时间序列基础模型，对大学建筑进行日前电力需求预测。日前预测可帮助建筑运营人员根据预期负荷安排供暖、通风及其他服务。论文指出，选择预测模型时不仅要权衡准确率，还需考虑预测阶段的输入需求、本地训练要求及相关成本等实际因素。

2.1 KB 640 B 612 B 380 B 9.1 KB 32.7 KB 22.8 KB 24.2 KB 34.7 KB