该研究利用替代气象参数预测尼泊尔潜在站点的太阳辐射，使用包括 CERES SYN1deg 和 MERRA-2 的近十年数据集，采用随机森林、XGBoost、K - 最近邻、LSTM 和 ANN-MLP 等机器学习模型，结果显示这些模型在预测太阳辐射方面具有高准确性，通过分析参数整合可显著提高预测准确性，并且神经网络模型表现出最佳性能。

Jun, 2024

本文提出了一种新的方法，通过从天空图像中提取特征并使用基于学习的技术来估计短期太阳辐照度，实现了对可再生能源的预测，该方法在计算复杂性方面比现有的算法具有更高的竞争力。

Oct, 2023

通过降维天空相机图像的标量特征以满足数据传输限制，我们提出了一种用于太阳辐照短期预测的数据简化机器学习模型。经过受控理论的启发，我们使用噪声输入反映未测量的变量，并证明其显著提高了模型的预测能力。利用来自 NREL Solar Radiation Research Laboratory 的五年数据，我们创建了三个滚动训练验证集，确定了时间的最佳表示形式、输入测量的最佳跨度以及最具影响力的模型输入数据（特征）。在选择的测试数据上，与云量持续模型的基准值 134.35 $W/m^2$ 相比，该模型实现了 74.34 $W/m^2$ 的平均绝对误差。

Mar, 2024

通过混合量子神经网络，该研究提出了两种模型来预测太阳能电池板的功率输出，其中第一种模型表现最好，降低了超过 40% 的平均绝对误差和平均平方误差；第二种模型则在没有气象数据的情况下，以比传统模型低出 16% 的平均绝对误差预测光伏功率，展现出量子机器学习在可再生能源领域中的潜在用途。

Dec, 2023

利用太阳能满足空气供暖和生活热水需求在环境和成本方面非常高效，但要确保全年用户需求得到满足，需要结合辅助供暖系统，通常为锅炉和热泵。为了在小型家庭装置中部署先进的控制策略，我们提出了一种利用机器学习自动构建和持续适应预测热量生产模型的方法，该设计基于从低成本仪器中提取的监督信息构建和调整模型，避免了极高的准确性和可靠性要求；在推理时，使用通常在公开的天气预报中提供的输入。通过注意力机制的机器学习解决方案满足了我们的要求，我们提出了解决方案的良好实证结果，并讨论了这些结果对整个系统的影响。

May, 2024

利用机器学习算法如随机森林、极端梯度提升、轻量级梯度提升机、CatBoost 和多层感知器人工神经网络来预测太阳辐照度，并通过特征选择进一步提高预测性能。

Oct, 2023

本文针对研究低轨道物体受热层密度影响，提出优化以 Space Environment Technologies（SET）为基础的 $F_{10.7cm}$ 预测的方法，使用神经网络集成、多层感知器和长短期记忆等模型，其中最佳模型为组合多步预测和动态预测的集成方法，相较于基线，均方根误差相对提升在 45% 至 55% 间。

Jun, 2023

通过对具有 15 年长期月度跨越美国的大型数据集进行广泛比较，本研究旨在首次进行基于机器学习的不确定性量化任务的基准测试，结论表明适用于此任务的学习器的能力排名分别为：LightGBM，QRF，GRF，GBM，QRNN 和 QR。

Nov, 2023

本文选用六种模型（灰色预测模型、ARIMA 模型、SARIMAX 模型、人工神经网络模型、随机森林模型和长短时记忆模型）对中国所有部门（电力、工业、地面交通、住宅、国内航空、国际航空）在 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日的日期间序列数据进行预测，结果表明长短时记忆模型具有最佳的预测性能。

Feb, 2023

利用从电子流中获得的特征，我们提出了一个简单而高效的机器学习回归算法，能够提前 1 小时预测能量质子通量，以改进深空和近地环境的辐射风险监测系统。

Jun, 2024