arXiv 机器学习· Jesto Peter, Timothy M. Hansen, Hossein Moradi Rekabdarkolaee·· 16 小时前AI 评分28
RATSIFT：用于太阳辐照度预测与时间降尺度的分辨率自适应 Transformer
RATSIFT: Resolution-Adaptive Transformer for Solar Irradiance Forecasting and Temporal Downscaling
AI 导读
研究人员提出基于 Transformer 的架构 RATSIFT，可接收任意分辨率输入，同时实现太阳辐照度预测与时间降尺度。该模型采用遗传算法优化超参数，在达拉斯实际数据测试中，对 15、30、60 分钟及不规则间隔输入生成 5 分钟分辨率预测时的 RMSE 分别为 28.785、29.544、30.157 和 32.132 W/m²。此外，该模型还能输出可靠的不确定性估计。
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