Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Manmatharasan, Piragash, Bitsuamlak, Girma, Grolinger, Katarina |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2603.11121 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Explaining Deep Learning-based Anomaly Detection in Energy Consumption Data by Focusing on Contextually Relevant Data
von: Noorchenarboo, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Noorchenarboo, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Hypernetworks and Learnable Kernels for Consumer Energy Forecasting Across Diverse Consumer Types
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Kolmogorov-Arnold Recurrent Network for Short Term Load Forecasting Across Diverse Consumers
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Guided Memory Network for Building Energy Modeling
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDE-constrained Gaussian process surrogate modeling with uncertain data locations
von: Ye, Dongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ye, Dongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An adaptive sampling algorithm for data-generation to build a data-manifold for physical problem surrogate modeling
von: Mang, Chetra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mang, Chetra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Impact of data for forecasting on performance of model predictive control in buildings with smart energy storage
von: Langtry, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Langtry, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Guaranteed prediction sets for functional surrogate models
von: Gray, Ander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gray, Ander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-driven building energy efficiency prediction using physics-informed neural networks
von: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ArchesWeather: An efficient AI weather forecasting model at 1.5° resolution
von: Couairon, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Couairon, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge-guided generative surrogate modeling for high-dimensional design optimization under scarce data
von: Wang, Bingran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Bingran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the role of surrogates in the efficient estimation of treatment effects with limited outcome data
von: Kallus, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Kallus, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Improving the statistical efficiency of cross-conformal prediction
von: Gasparin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gasparin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What is to be gained by ensemble models in analysis of spectroscopic data?
von: Domijan, Katarina
Veröffentlicht: (2024)
von: Domijan, Katarina
Veröffentlicht: (2024)
Any-Class Presence Likelihood for Robust Multi-Label Classification with Abundant Negative Data
von: Tissera, Dumindu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tissera, Dumindu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Supporting renewable energy planning and operation with data-driven high-resolution ensemble weather forecast
von: Wang, Jingnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jingnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An ensemble of data-driven weather prediction models for operational sub-seasonal forecasting
von: Weyn, Jonathan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weyn, Jonathan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging
von: Husain, Syed Zahid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Husain, Syed Zahid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale
von: Cheng, Sibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Sibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficiently improving key weather variables forecasting by performing the guided iterative prediction in latent space
von: Li, Shuangliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shuangliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge
von: Dai, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inductive biases in deep learning models for weather prediction
von: Thuemmel, Jannik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Thuemmel, Jannik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Uncertainty-aware multi-fidelity surrogate modeling with noisy data
von: Giannoukou, Katerina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Giannoukou, Katerina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep adaptive sampling for surrogate modeling without labeled data
von: Wang, Xili, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xili, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding with toy surrogate models in machine learning
von: Páez, Andrés
Veröffentlicht: (2024)
von: Páez, Andrés
Veröffentlicht: (2024)
Opening the Black Box: Towards inherently interpretable energy data imputation models using building physics insight
von: Liguori, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liguori, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A new graph-based surrogate model for rapid prediction of crashworthiness performance of vehicle panel components
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal estimators of cross-partial derivatives and surrogates of functions
von: Lamboni, Matieyendou
Veröffentlicht: (2024)
von: Lamboni, Matieyendou
Veröffentlicht: (2024)
Multi-fidelity surrogate with heterogeneous input spaces for modeling melt pools in laser-directed energy deposition
von: Menon, Nandana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Menon, Nandana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Skillful high-resolution weather forecasting independent of physical models
von: Zhao, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Learning for Anomaly Detection in Energy Consumption Data: Assessing the Vulnerability to Adversarial Attacks
von: Telila, Yohannis Kifle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Telila, Yohannis Kifle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning from the past: predicting critical transitions with machine learning trained on surrogates of historical data
von: Ma, Zhiqin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Zhiqin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sample-efficient quantum error mitigation via classical learning surrogates
von: Liao, Wei-You, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liao, Wei-You, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A novel data generation scheme for surrogate modelling with deep operator networks
von: Choubey, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choubey, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative assimilation and prediction for weather and climate
von: Yang, Shangshang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Shangshang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ArchesWeather & ArchesWeatherGen: a deterministic and generative model for efficient ML weather forecasting
von: Couairon, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Couairon, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Operator learning for energy-efficient building ventilation control with computational fluid dynamics simulation of a real-world classroom
von: Bian, Yuexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bian, Yuexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling laws for learning with real and surrogate data
von: Jain, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jain, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data efficient surrogate modeling for engineering design: Ensemble-free batch mode deep active learning for regression
von: Kapoor, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Kapoor, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data
von: Marusov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Marusov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Explaining Deep Learning-based Anomaly Detection in Energy Consumption Data by Focusing on Contextually Relevant Data
von: Noorchenarboo, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Leveraging Hypernetworks and Learnable Kernels for Consumer Energy Forecasting Across Diverse Consumer Types
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Kolmogorov-Arnold Recurrent Network for Short Term Load Forecasting Across Diverse Consumers
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Physics-Guided Memory Network for Building Energy Modeling
von: Danish, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
PDE-constrained Gaussian process surrogate modeling with uncertain data locations
von: Ye, Dongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)