Buchumschlag

Machine Learning-based Regional Cooling Demand Prediction with Optimised Dataset Partitioning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Meng, Li, Zhihui, Yu, Zhibin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Physics and Society Machine Learning Computational Physics 68T05 J.2
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural Networks
von: Bai, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Role of Machine Learning in Reducing Healthcare Costs: The Impact of Medication Adherence and Preventive Care on Hospitalization Expenses
von: Zhang, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Debiasing Machine Learning Models by Using Weakly Supervised Learning
von: Brotto, Renan D. B., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Static Knowledge Messengers: Towards Adaptive, Fair, and Scalable Federated Learning for Medical AI
von: Arafat, Jahidul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Learning Mutation-Acyclicity of Quivers
von: Armstrong-Williams, Kymani T. K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Uncertainty-Guided Surrogates for Efficient phase field Modeling of Dendritic Solidification
von: Garate-Perez, Eider, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Triangular Transport Maps: A New Approach Towards Sampling in Lattice QCD
von: Bryutkin, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Newswire to Nexus: Using text-based actor embeddings and transformer networks to forecast conflict dynamics
von: Croicu, Mihai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Brief History of Digital Twin Technology
von: Zhang, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Names Change Verdicts: Intervention Consistency Reveals Systematic Bias in LLM Decision-Making
von: Basu, Abhinaba, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging Through Absence: How Comeback Researchers Bridge Knowledge Gaps Through Structural Re-emergence
von: Chakraborty, Somyajit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Intelligent and Privacy-Preserving Digital Twin Model for Aging-in-Place
von: Wang, Yongjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Artificial neural networks ensemble methodology to predict significant wave height
von: Minuzzi, Felipe Crivellaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HELIOS -- Hybrid Evaluation of Lifecycle and Impact of Outstanding Science v-2.0
von: Garbayo, Eduardo
Veröffentlicht: (2025)

Output Prediction of Quantum Circuits based on Graph Neural Networks
von: Liu, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Devanagari Digit Recognition using Quantum Machine Learning
von: Malla, Sahaj Raj
Veröffentlicht: (2025)

Data Optimisation of Machine Learning Models for Smart Irrigation in Urban Parks
von: Ghadiri, Nasser, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimised Support Vector Regression for California Housing Price Prediction: The Critical Role of Feature Engineering and Hyperparameter Tuning
von: Adutwum, Emmanuel
Veröffentlicht: (2026)

Proof-Carrying Materials: Falsifiable Safety Certificates for Machine-Learned Interatomic Potentials
von: Basu, Abhinaba, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Finding Influential Cores via Normalized Ricci Flows in Directed and Undirected Hypergraphs with Applications
von: Sengupta, Prithviraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine-learning based noise characterization and correction on neutral atoms NISQ devices
von: Canonici, Ettore, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Machine-learning based high-bandwidth magnetic sensing
von: Haim, Galya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Profile Generators: A Link between the Narrative and the Binary Matrix Representation
von: Kutil, Raoul H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum-Inspired Reinforcement Learning in the Presence of Epistemic Ambivalence
von: Habibi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Systematic Evaluation Protocol of Graph-Derived Signals for Tabular Machine Learning
von: Heidrich, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantum Machine Learning for Predicting Anastomotic Leak: A Clinical Study
von: Novák, Vojtěch, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Issues with Measuring Task Complexity via Random Policies in Robotic Tasks
von: Nkhumise, Reabetswe M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time Series Predictions in Unmonitored Sites: A Survey of Machine Learning Techniques in Water Resources
von: Willard, Jared D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards a format for describing networks / 1. Networks and knowledge graphs
von: Batagelj, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DISCOVER: A Physics-Informed, GPU-Accelerated Symbolic Regression Framework
von: Gajera, Udaykumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Efficient Approach to Regression Problems with Tensor Neural Networks
von: Li, Yongxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ResGene-T: A Tensor-Based Residual Network Approach for Genomic Prediction
von: Pathak, Kuldeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Point Proximity Encoding For Vector-Mode Geospatial Machine Learning
von: Collins, John
Veröffentlicht: (2025)

NeuMC -- a package for neural sampling for lattice field theories
von: Bialas, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LightPFP: A Lightweight Route to Ab Initio Accuracy at Scale
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling the Path of Structural Strategic Deterrence: A Sand Table Simulation and Research Report on China's Military-Industrial Capability System against the United States Based on Rare Earth Supply Disconnection
von: Meng, Wei
Veröffentlicht: (2025)

OWPCP: A Deep Learning Model to Predict Octanol-Water Partition Coefficient
von: Maleki, Mohammadjavad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating Data Pruning for Pretraining Biological Foundation Models at Scale
von: Wu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-informed low-rank neural operators with application to parametric elliptic PDEs
von: Schaffer, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerated Dopant Screening in Oxide Semiconductors via Multi-Fidelity Contextual Bandits and a Three-Tier DFT Validation Funnel
von: Basu, Abhinaba
Veröffentlicht: (2026)