Predicting the surface temperature of radiative cooling coatings with time-series forecasting: Validation of the small-batch training dataset and implementation of a hyperparameter optimization strategy
Fuente:
Zenodo
Salvato in:
| Autore principale: | Gan, Weinan |
|---|---|
| Natura: | Recurso digital |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2025
|
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Two-step hyperparameter optimization method: Accelerating hyperparameter search by using a fraction of a training dataset
di: Yu, Sungduk, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Sungduk, et al.
Pubblicazione: (2023)
Selecting time-series hyperparameters with the artificial jackknife
di: Pellegrino, Filippo
Pubblicazione: (2020)
di: Pellegrino, Filippo
Pubblicazione: (2020)
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization!
di: Tetko, Igor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tetko, Igor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization!
di: Tetko, Igor V., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tetko, Igor V., et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards hyperparameter-free optimization with differential privacy
di: Bu, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bu, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive hyperparameter optimization for author name disambiguation
di: Shuo Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shuo Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fuzzy hyperparameters update in a second order optimization
di: Bensadok, Abdelaziz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bensadok, Abdelaziz, et al.
Pubblicazione: (2024)
A mini-batch training strategy for deep subspace clustering networks
di: Jiang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Design of radiative cooling paint coating and insights into its sub-ambient cooling behaviour
di: Mishra, Bhrigu Rishi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mishra, Bhrigu Rishi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust optimal reconciliation for hierarchical time series forecasting with M-estimation
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Constructing hierarchical time series through clustering: Is there an optimal way for forecasting?
di: Zhang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistical characterization and optimization of artificial neural networks in time series forecasting: the one-period forecast case
di: María Angélica Salazar Aguilar
Pubblicazione: (2006)
di: María Angélica Salazar Aguilar
Pubblicazione: (2006)
$μ$pscaling small models: Principled warm starts and hyperparameter transfer
di: Ma, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tree-based models and hyperparameter optimization for assessing employee performance
di: Rendra Gustriansyah, Shinta Puspasari, Ahmad Sanmorino, Nazori Suhandi, Dewi Sartika
Pubblicazione: (2025)
di: Rendra Gustriansyah, Shinta Puspasari, Ahmad Sanmorino, Nazori Suhandi, Dewi Sartika
Pubblicazione: (2025)
A Hessian-informed hyperparameter optimization for differential learning rate
di: Xu, Shiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Shiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
An algorithmic framework for the optimization of deep neural networks architectures and hyperparameters
di: Keisler, Julie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Keisler, Julie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Automating hyperparameter optimization in geophysics with Optuna: A comparative study
di: Hussain Almarzooq, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hussain Almarzooq, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence, design and training of continuous-time dropout as a random batch method
di: Álvarez-López, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Álvarez-López, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Relax and penalize: a new bilevel approach to mixed-binary hyperparameter optimization
di: Venturini, Sara, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Venturini, Sara, et al.
Pubblicazione: (2023)
Application-oriented automatic hyperparameter optimization for spiking neural network prototyping
di: Fra, Vittorio
Pubblicazione: (2025)
di: Fra, Vittorio
Pubblicazione: (2025)
Bayesian autoregression to optimize temporal Matérn kernel Gaussian process hyperparameters
di: Kouw, Wouter M.
Pubblicazione: (2025)
di: Kouw, Wouter M.
Pubblicazione: (2025)
Integrating spotted hyena optimization technique with generative artificial intelligence for time series forecasting
di: Reda Salama
Pubblicazione: (2024)
di: Reda Salama
Pubblicazione: (2024)
Should I try multiple optimizers when fine-tuning pre-trained Transformers for NLP tasks? Should I tune their hyperparameters?
di: Gkouti, Nefeli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gkouti, Nefeli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond algorithm hyperparameters: on preprocessing hyperparameters and associated pitfalls in machine learning applications
di: Sauer, Christina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sauer, Christina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nonstationary functional time series forecasting
di: Shang, Han Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shang, Han Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fabrication and characterization of the multifunctional coating composites fabrics: Waterproofing, breathability and daytime radiative cooling
di: Peng Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
An adaptively inexact first-order method for bilevel optimization with application to hyperparameter learning
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Salehi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the optimal prediction of extreme events in heavy-tailed time series with applications to solar flare forecasting
di: Verma, Victor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Verma, Victor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust optimal iterative learning control for constrained batch processes with nonuniform batch lengths
di: Jian Ding, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jian Ding, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concurrent training methods for Kolmogorov-Arnold networks: Disjoint datasets and FPGA implementation
di: Polar, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Polar, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Velocity for hyperparameter tuning
di: Dalmasso, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dalmasso, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bilevel optimization for learning hyperparameters: Application to solving PDEs and inverse problems with Gaussian processes
di: Nelsen, Nicholas H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nelsen, Nicholas H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Design of CNC Turret Punch for small batches production
di: Ivan Arango
Pubblicazione: (2012)
di: Ivan Arango
Pubblicazione: (2012)
Are Data Embeddings effective in time series forecasting?
di: Nematirad, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nematirad, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mamba time series forecasting with uncertainty quantification
di: Pessoa, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pessoa, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal time-series forecasting with mixture predictors
di: Ryabko, Daniil
Pubblicazione: (2020)
di: Ryabko, Daniil
Pubblicazione: (2020)
Optimal starting point for time series forecasting
di: Zhong, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Harmful algal bloom forecasting. A comparison between stream and batch learning
di: Molares-Ulloa, Andres, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Molares-Ulloa, Andres, et al.
Pubblicazione: (2024)
Global self-optimizing control of batch processes
di: Zhou, Chenchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Chenchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Development of an optimal laser for chirp cooling of positronium based on chirped pulse-train generator
di: Shu, Kenji, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shu, Kenji, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Two-step hyperparameter optimization method: Accelerating hyperparameter search by using a fraction of a training dataset
di: Yu, Sungduk, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Selecting time-series hyperparameters with the artificial jackknife
di: Pellegrino, Filippo
Pubblicazione: (2020) -
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization!
di: Tetko, Igor, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization!
di: Tetko, Igor V., et al.
Pubblicazione: (2024) -
Towards hyperparameter-free optimization with differential privacy
di: Bu, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)