室内室温预测的全局 Transformer 架构
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究提出了一种全局 Transformer 体系结构用于多房间建筑的室内温度预测，旨在优化能源消耗并减少与暖通空调系统相关的温室气体排放。该方法为温度预测提供了一种新颖解决方案，可提高准确性和效率，成为优化建筑行业能源消耗和减少温室气体排放的有价值工具。
本文介绍了机器学习和深度学习在天气预报和构建地球数字孪生体方面的应用。作者回顾了当前最先进的人工智能方法，并提出了成功的标准，期望实现一系列基础模型用于即时预报和天气气候预测。文章还讨论了这些模型在下游任务中的竞争力，如下降尺度、火灾有利条件的识别以及对各种时空尺度具有重大影响的气象现象的预测。作者认为当前的人工智能方法已经发展到足以设计和实施一个气象基础模型的成熟阶段。
