arXiv cs.LG· Ben Spoek, Karim K. Ben Hicham, Kai Derzsi, Philipp Althaus, Alexander Mitsos, Dirk M\"uller·· 11 小时前AI 评分22
TabPFN-TS 与 Chronos-2 零样本热负荷预测在区域供热网络中的系统评估
Systematic Evaluation of TabPFN-TS and Chronos-2 for Zero-Shot Heat Load Forecasting in District Heating Networks
AI 导读
研究系统评估了 TabPFN-TS 和 Chronos-2 在德国两个区域供热网络中的零样本概率热负荷预测表现，并与训练基线对比。全年基准中两个时序基础模型在确定性精度上均优于所有训练基线，Chronos-2 在主数据集上取得最佳 CVRMSE 12.48%，TabPFN-TS 为 13.07%。采用 12 周滚动上下文与环境温度的每小时 24 小时预测即可，更长上下文窗口未提升精度。
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