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打开黑匣子：利用建筑物理学洞察实现内在可解释的能源数据填补模型
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内容提要
本文介绍了一种基于物理信息的去噪自编码器 (PI-DAE) 在商业建筑中填补缺失数据的方法，通过引入物理知识实现更可解释的预测，有效解决建筑能源建模中的缺失数据问题。
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关键要点
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建筑能源建模中常见缺失数据问题需要先进的数据驱动解决方案。
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提出了一种基于物理信息的去噪自编码器 (PI-DAE) 用于填补缺失数据。
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引入物理知识到网络中以实现更可解释的预测。
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该方法促进了在商业建筑中的实际应用。
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