本研究提出了一种基于多尺度原型表示学习的方法，用于提取具体建筑库的几何特征，并在建筑能源建模中证明了其价值。该方法在洛杉矶县的研究中超过了传统方法，提高了能耗估计的准确性和可靠性。

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。